Freidman 테스트 결과 해석 지원(Cochran-Mantel-Haenszel)안녕하세요 여러분,
데이터 세트에 대해 Freidman 테스트를 수행하고 있습니다. 데이터는 치료의 효과를 테스트하며 10명의 대상으로 구성됩니다. 각 피험자는 6시간 동안 6번의 심박수(HR)를 측정했습니다. 테스트를 진행하기 위해 HR 순위(ordinal)를 저장하고 Y에 맞게 Y를 X로, 과목을 'Block'으로, 'Hour'를 X로 설정했습니다. 이것은 Cochran-Mantel-Haenszel 테스트의 출력이지만 해석하는 데 어려움이 있습니다. 점수의 상관관계가 0.05보다 훨씬 큰 경우에도 유의미한 효과가 있습니까?또한, 결과가 처리에 의해 유발된 상당한 변화가 있음을 나타내면 사후 테스트로서 공칭 데이터에 대해 Steel-Dwass all pair test를 수행하는 것이 적절합니까?
도와주셔서 감사합니다!
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)이 분석에 대한 설명과 도움에 감사드립니다. 매우 도움이 됩니다!Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)훌륭합니다. 설명해주셔서 정말 감사합니다. 매우 도움이 됩니다Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)잔차는 정규성에 대한 더 나은 추정치를 제공하지 않습니다. 보다 적절한 평가를 제공합니다.
응답(심박수)은 고정 효과(치료, 시간)와 무작위 효과(대상, 오류)의 조합으로 모델링됩니다. 일반 최소 제곱 회귀는 고정 효과(반응 평균)에 대해 선형 예측 변수를 사용하고 랜덤 효과(반응 분산)에 대해 정규 분포를 사용합니다. 반응은 조합으로 모델링되므로 데이터는 랜덤 부분의 정규성을 평가하는 데 사용할 수 없습니다. 고정 효과를 먼저 제거해야 합니다. 잔차는 관찰된 반응(조합)에서 각 관찰에 대한 평균 반응(고정 효과)을 뺀 것입니다. 나머지(잔여) 해야한다 랜덤 부분. 비모수 분석이 필요하다고 결정하기 전에 잔차를 저장하고 분포를 검토하십시오.
또한 잔차가 정규가 아닌 경우 Y를 변환하면 정규화될 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 더 광범위한 실험 클래스에서 반복 측정 분석을 사용할 수 있습니다.
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)내가 아는 대부분의 통계학자들은 Shapiro-Wilk 테스트를 너무 심각하게 받아들이지 않습니다. 왜냐하면 특히 큰 표본 크기의 경우 엄청나게 과민할 수 있기 때문입니다.Shapiro-Wilk에서 실패하는 많은 것들은 정규성을 가정하는 매개변수 방법으로 잘 작동할 만큼 충분히 정상입니다.나는 항상 정상적인 분위수 그림을 보고 좋은 판단을 사용하는 것이 좋습니다.
또한 다음에서 정규성을 절대적으로 확인해야 합니다. 잔차 .데이터에 영향이 있는 경우 전체 데이터 덩어리가 정상적으로 보이지 않을 수 있습니다.가정은 원시 데이터 값이 아니라 오류 주변에 있습니다.모델이 큰 그룹 효과가 있는 2개의 그룹이라고 상상해 보십시오.각 그룹은 정규 분포를 따르지만 전체 데이터 세트는 이중 모드로 보입니다.
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)잔상을 보지 않았습니다. 오히려 분포를 분석할 때 데이터에 Shapiro-Wilks 적합도 검정을 적용했습니다. 잔차를 보면 정규성을 더 잘 추정할 수 있습니까?
분석 지침이 올바른지 확인해주셔서 감사합니다. 따라서 내 접근 방식이 옳았다면 점수의 상관 관계가 0.05보다 훨씬 크더라도 상당한 효과가 있습니까? (원래 물은대로)
도움을 주셔서 다시 한 번 감사드립니다!Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)왜 순위가 작동하는지 알았습니다. 나는 이런 식으로 비모수적 분석에 접근한 적이 없습니다. 당신은 지시를 올바르게 따르고 있었습니다.
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)회귀 분석에서 데이터는 정규 분포를 따른다고 가정하지 않습니다. 잔차(추정 오차)가 정규 분포를 따르지 않는다는 것을 의미합니까?
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)Shapiro-Wilk 테스트를 적용하면 내 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다고 제안했기 때문에 비모수 테스트를 수행하기로 결정했습니다.
반복적인 측정을 수행했지만 내 데이터가 정규성 가정을 충족하지 못할 수 있기 때문에 제1종 오류의 가능성이 증가하지 않을까 걱정됩니다.
내가 인용한 페이지에는 Friedman 테스트가 반복 측정의 비모수 버전이며 "각 블록 내에서 순위를 계산해야 합니다. 순서 모델링 유형을 갖도록 이 새 열을 정의하십시오. Fit Y by X 플랫폼에서 순위를 Y로 입력합니다. 효과 중 하나를 차단 변수로 입력합니다. Cochran-Mantel-Haenszel 통계를 얻으십시오."
그래서 미리 순위를 계산하지 않고 서수 변수가 아닌 연속 변수를 사용하면 안됩니까?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)반복 측정 분석을 시도하는 것이 좋습니다. 데이터가 심박수, 치료, 주제 및 시간으로 구성되어 있는지 확인하십시오. 참조 다변수 접근법 내가 인용한 샘플의 예.
Re: Freidman 테스트 결과 해석에 도움(Cochran-Mantel-Haenszel)데이터는 매개변수도 아니고 비 매개변수도 아닙니다. 데이터는 연속형(측정) 또는 범주형(명목 또는 순서 카운트)입니다. 분석은 모수적이거나 비모수적입니다.
비모수 분석을 사용하기로 결정한 이유는 무엇입니까?
비모수 분석을 계속하기로 결정했다면 JMP가 데이터에서 순위를 계산한다는 사실을 알아두십시오. 순위를 미리 계산하지 말고 데이터를 순위로 대체하십시오.
인용하신 페이지는 비모수적 다중 비교에 관한 것입니다. 그것이 당신에게 필요한 것입니까?
Re: Freidman 테스트 결과 해석 지원(Cochran-Mantel-Haenszel)안녕 마크,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 내 데이터는 비모수적이므로 반복 측정 분석보다 Friedman 테스트를 수행하려고 했습니다.
jmp에서 Friedman 테스트를 위해 순위에 대해 CMH를 수행하라는 지시가 있었습니다.
https://www.jmp.com/support/help/14/nonparametric-multiple-comparisons.shtml
이것이 잘못된 경우에도 테스트를 수행할 수 있는 방법이 있습니까?Re: Freidman 테스트 결과 해석 지원(Cochran-Mantel-Haenszel)Contingency 플랫폼은 교차표 분석을 수행합니다. 분석은 순위가 아닌 개수를 기반으로 합니다. CMH 테스트는 계층화 변수를 도입합니다. 네 가지 버전의 CMH는 Y 및 X 변수의 모델링 유형에 따라 다릅니다.
대신 반복 측정 분석을 고려해야 합니다. 이거 봐주세요 기술 노트 자세한 내용은.
