Bestimmen Sie die Signifikanz des Unterschieds zwischen prozentualen UnterschiedenIch habe vier Datensätze aus zwei Experimenten: einen Satz „vorher“-Messungen und einen Satz „nachher“-Messungen für jedes Experiment. Für jedes Experiment habe ich eine prozentuale Differenz zwischen dem Mittelwert der „Vorher“-Daten und dem Mittelwert der „Nachher“-Daten berechnet. Ich würde gerne wissen, ob die Differenz zwischen der für Experiment 1 berechneten prozentualen Differenz und der für Experiment 2 berechneten prozentualen Differenz signifikant ist. Ist dies in JMP möglich? Wenn ja, kann jemand angeben, wie dies geschehen könnte?
Nehmen wir als Kontext/Beispiel an, dass die prozentuale Differenz zwischen den Mittelwerten der Vorher- und Nachher-Daten in Experiment 1 30 % und die prozentuale Differenz zwischen den Mittelwerten der Vorher- und Nachher-Daten in Experiment 2 33 % beträgt. Meiner Meinung nach unterscheidet sich ein Unterschied von 33 % nicht signifikant von einem Unterschied von 30 %, aber ist dies überhaupt eine gültige statistische Frage? Ich habe versucht, bei Google nach einer Antwort darauf zu suchen, bin aber zu kurz gekommen, aber ein Kollege hat JMP für diese Art von Analyse empfohlen.
Betr.: Bestimmung der Signifikanz der Differenz zwischen prozentualen DifferenzenMark Bailey hat absolut Recht, Sie sollten mit den Daten der Beobachtungen arbeiten und nicht nur mit einer aggregierten zusammenfassenden Statistik.
Die angehängte Datei ist eine Journaldatei mit Notizen zu gepaarten Analysen unter Verwendung der JMP-Beispieldatentabelle Dogs.jmp. Da ich dies in JMP 14 getan habe, hänge ich auch eine .pdf-Datei an, falls Sie eine ältere Version von JMP haben und sie sich nicht öffnen lässt.
Lesen Sie die Notizen. Hoffentlich gibt Ihnen dies einige Ideen, welche JMP-Grafiken und -Analysen Sie verwenden sollten.
Viel Glück.
Betr.: Bestimmung der Signifikanz der Differenz zwischen prozentualen DifferenzenSie verwenden einige Begriffe auf mehrdeutige Weise, aber das ist in Ordnung. Ohne Ihr Design oder Ihre Daten zu sehen, kann ich nur einige Gedanken äußern.
Generell ist es besser, mit den Rohdaten statt mit den reduzierten Daten zu arbeiten. Analysieren Sie beispielsweise die Messungen, nicht die prozentuale Änderung. Analysieren Sie beispielsweise die Messungen, nicht ihre Mittelwerte.
Die Analyse solcher Daten beinhaltet normalerweise ein lineares Modell. Wenn Sie einen Faktor haben, können Sie verwenden Analysieren > Y nach X anpassen . Wenn Sie mehr als einen Faktor haben, verwenden Sie Analysieren > Modell anpassen .
Sehen Hilfe > Bücher > Versuchsplanung für Beispiele von Experimenten und Analysen. Siehe auch Hilfe > Bücher > Grundlegende Analyse oder Anpassen von linearen Modellen für weitere Details zur Regressionsanalyse.
