Determinar la importancia de la diferencia entre diferencias porcentualesTengo cuatro conjuntos de datos de dos experimentos: un conjunto de mediciones "antes" y un conjunto de mediciones "después" para cada experimento. Para cada experimento, he calculado una diferencia porcentual entre la media de los datos "anteriores" y la media de los datos "posteriores". Me gustaría saber si la diferencia entre la diferencia porcentual calculada para el Experimento 1 y la diferencia porcentual calculada para el Experimento 2 es significativa. ¿Se puede hacer esto en JMP? Si es así, ¿alguien puede indicar cómo se puede hacer esto?
Para contexto / ejemplo, digamos que la diferencia porcentual entre las medias de los datos anteriores y posteriores en el Experimento 1 es del 30% y la diferencia porcentual entre las medias de los datos anteriores y posteriores en el Experimento 2 es del 33%. Mi sensación es que la diferencia del 33% no es significativamente diferente de la diferencia del 30%, pero ¿es esto incluso una pregunta estadística válida? He intentado buscar en Google una respuesta a esto y me he quedado corto, pero un colega recomendó JMP para este tipo de análisis.
Re: Determine la importancia de la diferencia entre diferencias porcentualesMark Bailey tiene toda la razón, debe trabajar con los datos de las observaciones y no solo con un resumen estadístico agregado.
El archivo adjunto es un archivo de diario con notas de análisis emparejados utilizando la tabla de datos de muestra JMP Dogs.jmp. Como hice esto en JMP 14, también estoy adjuntando un archivo .pdf, en caso de que tenga una versión anterior de JMP y no se abra.
Lee las notas. Espero que esto le dé algunas ideas sobre qué gráficos y análisis de JMP utilizar.
Buena suerte.
Re: Determine la importancia de la diferencia entre diferencias porcentualesEstá utilizando alguna terminología de una manera ambigua, pero eso está bien. Sin ver tu diseño o tus datos, solo puedo dar algunos pensamientos.
En general, es mejor trabajar con los datos sin procesar en lugar de los datos reducidos. Por ejemplo, analiza las medidas, no el porcentaje de cambio. Por ejemplo, analizar las medidas, no sus medios.
El análisis de tales datos usualmente involucra un modelo lineal. Si tienes un factor, puedes usar Analizar > Fit Y by X . Si tiene más de un factor, entonces use Analizar > Modelo de ajuste .
Ver Ayuda > Libros > Diseño de experimentos Para ejemplos de experimentos y análisis. Ver también Ayuda > Libros > Analisis basico o Montaje de modelos lineales Para más detalles sobre el análisis de regresión.
