2つの直線間の差異の重要性を比較する方法こんにちは。 作業負荷サイクルに対する化学物質濃度の変化 (理想的な場合と実際の場合) を示す 2 本の直線がプロットされていますが、2 本の直線が互いに重なっていないことがわかりました。 JMP 分析を使用して、両方の傾向に有意な違いがあるかどうかを示すにはどうすればよいですか? ありがとう。
Re: 2 つの直線間の差異の重要性を比較する方法私もこの方法でデータを分析しましたが、同じ結果が得られました。
p 値 = 0.4勤務・場合は交互作用効果がゼロであることを意味するため、両方のケースの傾きは同じになります。 この用語を削除して新しいモデルを作成できるようになりました。
という事実は、場合項が有意 (p 値 = 0.007) は、2 つのケースの y 切片が異なることを意味します。 したがって、2 つのケースでは、互いにオフセットされた平行な傾向線 (共通の傾き) が生成されます。 ケースタームの推定値を、インターセプト特定のケースの切片を取得します。 のインターセプトは 0 と有意な差はありません (p 値 = 0.38)。場合推定値は各ケースの切片です。 実際のケースの切片は -0.29 で、理想的なケースは 0.29 です。
作業義務の重要な用語は、もちろん、集中力がこの係数と直線的に関係していることを意味します。 線の傾きです。
Re: 2 つの直線間の差異の重要性を比較する方法ハイマーク、
再度ご協力いただき、ありがとうございます。とても感謝しています:)
あなたの方法を使用してデータを分析しました。効果テストは次のとおりです Prob > F
結果。 理解できない点がいくつかあるので、以下に質問させていただきました。
勤務義務 (<0.0001*) ~ この重要な意味について教えてください
違い？
ケース (0.0067*) ~ この重要な意味について教えてください
違い？
勤務義務*ケース (0.4079) ~ 交互作用効果は有意ではない
違い
ありがとう。
Re: 2 つの直線間の差異の重要性を比較する方法統計学者が共分散分析 (ANCOVA) と呼ぶものを使用できます。 X、Y、およびグループ化変数の列ができるようにデータを配置します。 [分析] > [モデルの適合] を選択します。 Y ロールに応答データ列を入力します。 [X およびグループ化データ] 列を選択し、[マクロ] をクリックして、[完全階乗] を選択します。 ここで「実行」をクリックします。 効果テストの表を調べます。 交差項 (相互作用効果) が有意でない場合、傾きは両方のグループで同じになります。 グループ化項が重要でない場合、切片は両方のグループで同じになります。
