가장 좋은 증거를 어떻게 보여줄 수 있습니까?안녕하세요,
저는 유기 태양 전지로 학사 프로젝트를 진행하고 있지만, 수집 한 데이터를 제시하고 분석하는 최선의 방법이 무엇인지 확신 할 수 없습니다. 첨부 파일의 일반적인 플롯을 볼 수 있습니다. x 축에는 태양 전지의 수, y 축에는 내가 가진 효율이 있습니다. 모든 장치는 동일한 유리판에 6 개의 작은 태양 전지로 구성되어 있으며 오류 막대는 이러한 '손가락'의 표준 편차를 표시합니다. 데이터 포인트는 여섯 개의 손가락 모두를 의미합니다. 서로 다른 색깔은 한때 클로로포름과 클로로 벤젠을 태양 전지에 사용했음을 나타냅니다.
이제는 데이터를 분석해야하지만 약간 어렵습니다. 내 프로젝트의 주된 목적은 효율성을 극대화하는 것이 아니라 장치 자체의 한 장치에서 여섯 개의 손가락으로 표준 편차를 흉내내는 것입니다. 나는 표준 편차를 사용하고 그것을 최소화하려고하는 가설 테스트와 같은 것을하려고 생각했다. 저는 JMP에 매우 익숙합니다.이 가설 테스트를하기 위해 Google 괭이를 쓸 수는 있지만,이 경우 증거를 보여줄 수있는 더 좋은 아이디어가 있는지, 분석 할 때 어떤 통계를 고려해야하는지 특히 알고 싶습니다.
건배,
티모
Re : 어떻게 증거를 가장 잘 보여줄 수 있습니까?당신의 아이디어에 감사드립니다. 장치의 순서는 만들어지는 순서이며 오해의 소지가있는 경향을 피하기 위해 무작위로 지정했습니다. 그러나 최종 계획에서 이것을 그룹화하는 것이 더 낫다는 것이 옳다. 나는 감독관에게 그가 그것이 더 나은 것이라고 생각하는지 물어볼 것이다. 두 개의 다른 변동성을 분리하는 아이디어는 매우 훌륭합니다. ANOVA를 시도 할 것입니다. 데이터를 플롯하기 위해 작성한 스크립트는 전체 그룹에 대한 전반적인 평균 및 편차를 제공하지만 편차는 모든 작은 손가락의 편차입니다. 표준 편차를 분리하는 맥락에서 전체 장치의 표준 편차를 보여주는 또 다른 오류 표시 줄을 추가하는 것이 유용 할 수 있습니다.이를 구현할 것입니다.
Re : 어떻게 증거를 가장 잘 보여줄 수 있습니까?좀 더 정교하게 (그리고 아마도 다른 사람에게 좀 더 정확한 조언을하기 위해) 아마도 표준 ANOVA는 장치의 가변성이 손가락을 통한 가변성에 비해 "중요"한지 여부를 처리하는 방법이라고 생각합니다. 두 가지 유형에 대해이 ANOVA를 수행 할 수 있으며 두 가지 ANOVA 테스트를 비교하는 적절한 테스트가있을 수 있습니다. 그러나 샘플 크기가 너무 작아서 유익한 결과를 얻지 못할 것으로 생각됩니다. 결론에 대한 가설 테스트에 의존하지 않으려 고합니다. 좋은 시각화가 더 의미가 있다고 생각합니다. 그러나 장치 간 / 가변성에 대해 생각하는 방법으로 ANOVA를 시작할 수도 있습니다.
Re : 어떻게 증거를 가장 잘 보여줄 수 있습니까?나는 가설 테스트가 시각화보다 훨씬 덜 의미가 있다고 생각한다. (수단에 대한 어떤 종류의 t 테스트와 차이에 대한 관련 테스트가 목적을 달성 할 수있을지라도). 내 생각에 가치가있는 시각화의 일부 기능이 있다고 생각합니다. 나는 12 개의 장치의 순서에 아무런 중요성이 없다고 가정하며, 이것들은 어떤 방법으로도 샘플에 일치하지 않는다 (이들 중 하나가 틀린 가정이라면, 이는 시각화에 중요 할 것이다). 따라서 X 축은 장치 번호로 주문하는 것이 좋지 않습니다. 특히 후자는 관련 정보가 아니기 때문입니다. 각 유형 (클로로포름 또는 클로로 벤젠)에 대한 모든 장치 데이터를 함께 모으는 것을 고려할 수 있습니다. 그래프에서 볼 때 클로로포름 시료가 더 다양하다는 것을 알 수 있습니다. 시각화를 통해이 점을 분명하게해야합니다. 따라서 각 장치를 개별적으로 보여줄 필요는 없다고 생각합니다. 그래프 작성기의 오버레이 상자에서 유형 (클로로포름, 클로로 벤젠)을 사용하면이 두 가지 사이의 차이점을 가장 직접적으로 보여줍니다.
좀 더 신중하게 생각하고 싶은 것은 각 장치 내 변형과 특정 유형의 장치 간 변형입니다. 이 두 종류의 변형을 함께 넣을 수 있습니까 (장치 풀링과 같이) 또는 별도로 살펴야합니까? 이 주제 분야에 대한 배경이 전혀 없기 때문에 나는 그것에 대해 의견이 없습니다. 그러나 그것은 그것이 고려해야 할 중요한 문제라고 생각합니다.
