ANOVA - データのコーディングと構造化こんにちは、
JMP での ANOVA の実行に関して 2 つの質問があります。 それぞれ 2 つのレベルを持つ 3 つの因子を使用して実験を実行しました。 因子 A、因子 B、因子 C と言います。そして、それぞれについて、レベル「高」またはレベル「低」のいずれかを言います。 これにより、合計 8 つの治療グループが得られます。 これらの治療をまったく受けなかった対照群も含めました。
例として、グループ番号 2 の参加者がいます。 1 は治療を受けず (対照)、グループ 2 の参加者はこの治療を受けます: 因子 A = 低、因子 = B、低、因子 = C 高、グループ 3 の参加者はこの治療を受けます。因子 A = 高、因子 = B、低、因子 = C 高など。
私の仮説は現時点では次のようなものです。
1) 治療は対照より優れている
2) 因子 A については、低いよりも高い方が良い
3) 因子 B については、低いより高い方が良い
4) 因子 A については、低いより高い方が良い
1) 最初の質問は、データのコーディングに関するものです。 この投稿を読みましたhttps://www.jmp.com/support/help/14/coding-for-nominal-Effects.shtml#1047389
- JMP で ANOVA を実行するには、処理を -1、0、1 としてコード化する必要があるような印象を受けます。 あれは正しいですか？ 現在、各要因の列があり、「コントロール」、「低」、「高」を示すために数字 0、1、2 を使用しています。 しかし、それを -1 (コントロール)、0 (低)、1 (高) にコード化し直す必要がありますか?
2) 次の質問は、実際に ANOVA にコントロール グループを含める方法です。 それは 3 つの要素それぞれの「レベル」として含めるべきでしょうか、それとも別個の要素として含めるべきでしょうか? もしそうなら、そのような「制御」要素のレベルはどれくらいですか? 現在、制御条件が 3 つの要素のそれぞれのレベルとして含まれるようにデータをコーディングしました。 しかし、JMP はこれを好まないようです (出力として奇妙なテキストがたくさん得られます) - おそらく、それは現在の 0,1,2 コーディングが原因でしょうか? それとも対照群を 4 番目の因子として入力する必要がありますか? その場合、その列を対照と非対照としてコード化する必要がありますか? それともグループ番号1〜9としてでしょうか？ これが意味があるといいのですが!
ぜひご意見をいただければ幸いです。 
/カトリーヌ
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化- モデルを入手し、効果テストを完了しました。
- はい、それが私の同僚の提案です。 提案は、対照グループと比較したいというあなたの要求を満たすことでした。 ANOVA とその後の多重比較手順 (ダネット) を使用して、有意差を調査できます。交互作用、つまりすべての効果を実際にテストしていますが、明示的にはテストしていません。
私は当初、JMP が内部で因子レベルをコード化する方法のため、値の順序付けが役立つのではないかと考えていました。 それは本当に役に立たないと思います。
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化また会ったね
ありがとう。 正しく理解していることを確認するために：
そうするべきです：
1) 3 つの因子を使用して ANOVA を実行しますが、コントロール グループは除外します。それはうまくいきます。このモデルは、(私の予備分析に基づいて予想されたとおり) 3 つの治療法の間に大きな違いを示しません。 また、有意な相互作用効果も示されていません。
2) 1 つの因子で一元配置分散分析を実行します。 実際には、グループ番号 (1 ～ 9) が含まれるデータセット内の列を使用し、基本的にそれらの治療グループを独立変数として使用します。 それはあなたの同僚が提案したことですか？ それは機能しますが、それでは相互作用効果を確認できないと思います...最初の分析では大きな違いが見られなかったのに、なぜこの分析を行うのでしょうか?
値の順序付けに関する最後のコメントへ: レベルを順序付けしましたが、違いがある場合、それが結果にどのような影響を与えるのかがよくわかりません。 視覚的な出力に違いがあるだけです...しかし、おそらくここでやめたほうがよいでしょう。
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化謝るな。 質問や問題によっては、理解して解決するのに時間がかかる場合があります。
はい、ご説明いただきありがとうございます。 分析のテスト部分から推定/モデリングを分離する必要があります。 モデリングにはコントロール グループを含めないでください。 コントロールを含む行を除外しますが、非表示にはしません。 こうすることで、コントロールがどこに表示されるかがわかりますが、推定に特異性が生じることはありません。
私の同僚は、3 つの因子のレベルを連結して一元配置分散分析を使用してテストすることを提案しました。 このプロセスでは、8 つの処理とコントロールを加えた 9 レベルの因子が生成されます。 Oneway または Fit Least Squares を使用して差異をテストできるようになりました。
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化また会ったね
このスレッドを続けて申し訳ありませんが、エラーなしでスレッドを実行する方法がまだ見つかりません。
値の順序について: それは出力レポートでの視覚的な表現の問題ですよね。 順序を変更して、コントロール (0) が一番下になるようにしました。それは結果に何の違いもないようです。
あなたの他のコメントについて: はい、要因はすべてカテゴリー的であると言えます。 わかりやすくするために、この投稿では単に「高」と「低」というラベルを付けました。 ただし、実験と実際の治療についてもう少し詳しく説明しましょう。
Web サイトで情報を表示するさまざまな方法の影響をテストしたいと思いました。
情報は次のように表示できます。
1) 意見ベースまたは行動ベースの方法で。
2）ランダムな友人のセット、または参加者が事前に選択した友人のセット（実験の早い段階で）からのものとして
3) 友人の数が多い (表示: 8 人) か、友人の数が少ない (表示: 2 人) のいずれかによるもの。他の値は示されておらず、2 または 8 のみが表示されています。なぜこれらに「高」と「低」というラベルを付けたのかです。
したがって、たとえば、ある参加者は次のような治療を受ける可能性があります。行動ベースの情報から来ていますランダムのセット8 (高い数値)彼の友達の。
対照グループは、その特定の情報なしで Web サイトを体験しました。 したがって、データセット内の対照グループ参加者の各行について、3 つの「因子列」すべての治療を 0 としてコード化しました。
これらの詳細は、コントロール グループをどのように含めるべきかについての解決策に近づきますか?
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化推定とテストを混同しています。 特異点の詳細は、指定されたモデルを推定できないことを示します。 制御レベルは個別に変更する必要がありますが、このレベルに設定されたすべての要素の組み合わせは 1 つだけです。
あなたの因子は本当にカテゴリ的なものですか (例: 「低」と「高」)、それとも実際に連続的なものですか (例: 50 と 100)? 「コントロール」は0ですか？
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化各要因のレベルとして「制御」を入力できます。 これを [値の順序] 列プロパティの最後の値にすることをお勧めします。 このようにして、パラメータ推定値は制御値と相対的になります。
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化ハイマーク
早速のお返事ありがとうございます！ それは良いことです。 私の2番目の質問にも答えてもらえますか？ つまり、ANOVA にコントロール グループを含める方法です。現在、コントロール グループは次の方法で含まれています。因子ごとに 1 つずつ、合計 3 つの列があります。 各列について、参加者は 1 (「低」の場合) または 2 (「高」の場合)、あるいは対照の場合は単に 0 のいずれかにコード化されます。 ただし、ANOVA を実行すると (モデルの適合 -> 3 つの因子を選択し、[完全階乗] を選択 -> DV を選択 -> [実行] を押します)、JMP はヘッダー「SingularityDetails」の下に因子関連のテキストを大量に返します。 また、残りの結果も奇妙に見えます (たとえば、「Effects Tests」出力にテキスト「LostDFs」、F 比がないなど)。分析からコントロール グループを除外すると、この問題は発生しません。 では、コントロールグループをどのように含めるべきかについて洞察をいただけますか? それとも、単純に別の t 検定を作成して最初の仮説 (治療が対照より優れている) を検証し、その後、治療群に対してのみ分散分析を実行して、残りの仮説 (対照群に関連しない) を検証する必要がありますか?
Re: ANOVA - データのコーディングと構造化コーディングは JMP によって内部的に行われます。 必要に応じて、データ列にレベル (たとえば、低および高) を入力するだけです。
