¿Cómo muestro mejor la evidencia?Hola,
Estoy trabajando en mi proyecto de licenciatura con células solares orgánicas, pero no estoy seguro de cuál es la mejor manera de presentar y analizar los datos que reuní. Puedes ver una trama típica en el archivo adjunto. En el eje x está el número de la célula solar, en el eje y la eficiencia que obtuve. Cada dispositivo consta de 6 células solares pequeñas en la misma placa de vidrio, las barras de error muestran la desviación estándar de estos "dedos" como los llamamos. El punto de datos es solo la media de los seis dedos. Los diferentes colores representan que una vez usé cloroformo y una vez clorobenceno para las células solares.
Ahora necesito analizar los datos, pero eso es un poco difícil. El objetivo principal de mi proyecto no es maximizar la eficiencia, sino imitar la desviación estándar a partir de los seis dedos en un dispositivo a partir de los dispositivos en sí. Pensé en hacer algo como una prueba de hipótesis donde uso las desviaciones estándar y trato de minimizarlas. Soy extremadamente nuevo en JMP y podría buscar en Google para hacer esta prueba de hipótesis, pero me gustaría especialmente saber si tiene mejores ideas para mostrar pruebas en este caso, qué estadísticas debo tener en cuenta en mi análisis.
Aclamaciones,
Timo
Re: ¿Cómo muestro mejor la evidencia?Gracias por tus ideas. El orden de los dispositivos es el orden en que se hicieron, lo aleatoricé para evitar tendencias engañosas. Pero tiene razón en que podría ser mejor agrupar esto en la trama final, le preguntaré a mi supervisor cómo cree que es mejor. La idea de separar las dos variabilidades diferentes es muy buena, creo que voy a probar un ANOVA. El guión que escribí para trazar los datos ya me da un promedio general y una desviación para todo el grupo, pero la desviación es la desviación de todos los pequeños dedos. En el contexto de la separación de las desviaciones estándar, podría ser útil agregar otra barra de errores que muestre la desviación estándar de todos los dispositivos, lo implementaré.
Re: ¿Cómo muestro mejor la evidencia?Para elaborar un poco más (y tal vez pedirle a alguien más que dé un consejo más definitivo): Creo que un ANOVA estándar sería la forma de abordar si la variabilidad entre los dispositivos es "significativa" en relación con la variabilidad entre los dedos. Podría hacer este ANOVA para los dos tipos y probablemente haya alguna prueba apropiada para comparar las dos pruebas ANOVA. Sin embargo, sospecho que los tamaños de sus muestras son demasiado pequeños para que esto sea muy fructífero, y evito confiar en las pruebas de hipótesis para sus conclusiones: creo que una buena visualización será más significativa. Pero podría comenzar con ANOVA como una forma de pensar acerca de la variabilidad dentro / entre los dispositivos.
Re: ¿Cómo muestro mejor la evidencia?Creo que la prueba de hipótesis es mucho menos significativa que la visualización (aunque probablemente algún tipo de prueba t para los medios y las pruebas asociadas de las varianzas servirán para este propósito). Creo que hay algunas características de la visualización (que adjuntas) sobre las que vale la pena pensar. Supongo que no hay importancia para el ordenamiento de los 12 dispositivos y que estos no son de ninguna manera ejemplos coincidentes (si cualquiera de estos supuestos son incorrectos, eso será importante para cualquier visualización). Por lo tanto, no me molestaría en ordenar el eje X por el número de dispositivo, ya que este último no es información particularmente relevante. Podría considerar agrupar todos los datos del dispositivo para cada tipo (cloroformo o clorobenceno). Es evidente a partir de la gráfica que las muestras de cloroformo son más variables: su visualización debe aclarar esto. Entonces, no creo que necesites mostrar cada dispositivo por separado. Y, si usa el tipo (cloroformo, clorobenceno) en el cuadro de superposición en Graph Builder, esa será la forma más directa de mostrar las diferencias entre los dos.
En lo que me gustaría pensar más detenidamente, es la variación dentro de cada dispositivo y la variación entre dispositivos (de un tipo en particular). ¿Se pueden juntar estos dos tipos de variación (como con la agrupación de dispositivos) o se deben considerar por separado? Como no tengo antecedentes en este tema, no tengo una opinión al respecto, pero creo que es un asunto crítico a considerar.
