さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですかこんにちは、みんな、
ここでアドバイスをいただきたいと思います。
ベースライン/名目分布があり、分布 A、B、C、D を比較して、それらの平均値と広がりがベースライン分布と同等/同等かどうかを確認したいと考えています。 JMP 13 で使用できる最も効果的な対策は何ですか?
ありがとう、
アンアンRe: さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですかあなたが説明したことを分析するための多くの可能性があります:各結果が「分布」である各テストで5つの条件を持つ1から100のテスト。 適切な分析は、データの収集方法によって異なります。
- たとえば、各テストがバッチ、同じソース マテリアル、または同じ時間枠を表し、条件 A、B、C、D、およびベースラインがそれぞれで実行されたとします。この場合、Test/Batch をブロック因子 (Test をブロックとする JMP Oneway) または多変量応答モデルとして扱う必要があります。
- 各テストと条件の「分布」も、実行する分析を調整します。
私の提案は、組織内または大学内 (または大学の近く) に統計コンサルティングのアドバイスを受ける人を見つけることです。
あなたのデータがどのように収集されたかはわかりませんが、グラフが埋め込まれた添付のデータ表の例は、JMP を使用した視覚的および分析的な可能性を示すことを目的としています。 JMP テーブルには、A、B、C、D、およびベースライン条件で実行された 100 のテストのシミュレートされたデータが含まれており、「分布」は、ランダム効果を表す 20 の測定値です (対固定効果:オブジェクト; または測定値が 0、1 時間、5 時間などで収集される薬効試験など、特定の時間間隔のシーケンスで取得されます)。シミュレーションのテスト間の変動は大きいです。ラン 75 の後にシフトを追加して、効果をさらに目に見えるようにしました。
添付の表には、3 つの埋め込みスクリプトが含まれています。
- 値の変動チャート- テスト、条件によってグループ化された生データのプロット。 X 軸の右側にある [テスト] をクリックし、[条件] にドラッグします。
- 要約プロット- 各テスト/条件の「分布」平均と標準偏差を計算するテーブル テスト サマリーを作成し、「分布」平均とテスト、条件、次に条件、テストによる標準偏差グループ化を比較する変動チャートをプロットします。全部で 4 つのプロット (以下の 2 つの条件、テスト プロットを参照)。
- テストをブロック因子としたダネット比較- このスクリプトは、Test Summary テーブルと Oneway ANOVA を使用し、Test をブロックとして使用します。これにより、テスト-テスト係数が削除され、ブロックの違いの一方向比較が実行されます。
ベースラインと D が同じ平均値を持ち (C がそれほど離れていない)、ベースラインと C が同じ std dev を持つようにシミュレーションを作成したことに注意してください。
実験がこのように実行されなかった場合、#3 は最適な分析ではない可能性がありますが、#1 や #2 のようなグラフは、実験結果に対する洞察を提供するはずです。
Mean & Std Dev grouped by Condition, TestMean & Std Dev grouped by Condition, Test条件、テスト別にグループ化された平均値と標準偏差
Re: さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですかこんにちは、みんな、
提案をありがとうございました。 とても感謝しています。
別の簡単な質問...
1 から 100 までのテストが必要で、すべてのテストには分布 A、B、C、および D があり、1 つのベースライン分布があります。 平均パフォーマンスに不一致があるかどうかを確認するために使用できる簡単な指標または尺度は何ですか? そして、その指標に基づいて、さらに調査するためのフォローアップ措置が取られます。 たとえば、検定ごとに 2 つの分布がある場合、T 検定をアクティブにして、T 比と P 値を確認できます。 しかし、テストごとに複数のディストリビューションがある場合、簡単なチェックを行うためのより簡単な方法は何でしょうか? Anova F 比は良い指標になりますか?
明けましておめでとうございます。
アンアンRe: さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですか公平な比較ができるように、常にグラフから始めます。 に追加するには@dale_lehmanの推奨に従って、順序 (時間) またはこれらの分布に顕著な可能性があるその他の要因 (たとえば、家の価格を調べる場合、場所または機能 (部屋の数) などを調べる場合) ごとにデータをプロットすることをお勧めします。
Re: さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですかより一般的なアプローチから始めることをお勧めします。分布を重ね合わせて視覚的に比較する必要があります。平均と広がりは要約尺度であり、分布の最も顕著な特徴と一致する場合と一致しない場合があります。分布がどのように見えるかに応じて、分布の最初の 2 つのモーメントを使用するだけでなく、より一般的に分布の形状を比較する確率優位性などの概念を使用できる場合があります。累積分布は、有用な洞察をもたらす可能性のある比較を表示するもう 1 つの方法です。
Re: さまざまな分布の平均と広がりを比較して検証するにはどうすればよいですか多くの一般的な仮説検定 (t 検定、一元配置 ANOVA など) は、母平均の差のパラメトリック検定です。 Oneway プラットフォーム ([分析] > [Y を X で近似] を選択) は、これらのテストの両方を実行します。 ANOVA で有意差があると判断した場合は、対照母集団がある場合に Dunnett 検定などの多重比較法を使用できます。
このプラットフォームは、スプレッドのパラメトリック テストも提供します。 [Oneway] の横にある赤い三角形をクリックし、[不等分散] を選択します。 残念ながら、スプレッドの多重比較方法はありません。
見るヘルプ>書籍>基礎分析そして、具体的には一方通行プラットホーム。
