설명하신 내용을 분석할 수 있는 가능성은 무궁무진합니다. 각 결과가 "분포"인 각 테스트에 대해 5가지 조건이 있는 1~100개의 테스트입니다. 적절한 분석은 데이터 수집 방법에 따라 다릅니다.
- 예를 들어 각 테스트가 배치, 동일한 소스 자료 또는 동일한 시간 프레임을 나타내고 조건 A, B, C, D 및 기준선이 각각에 대해 실행되었다고 가정합니다.이 경우 테스트/배치는 차단 요인(테스트가 차단된 JMP Oneway) 또는 다변량 응답 모델로 취급되어야 합니다.
- 각 테스트 및 조건의 "분포"는 또한 수행할 분석을 조정합니다.
내 제안은 통계 컨설팅 조언을 얻기 위해 조직이나 대학(또는 대학 근처)에서 누군가를 찾는 것입니다.
귀하의 데이터가 어떻게 수집되었는지 알 수 없으므로 그래프가 포함된 첨부된 예제 데이터 테이블은 JMP를 사용하여 시각적 및 분석적 가능성을 보여주기 위한 것입니다. JMP 테이블에는 각각 A, B, C, D 및 기준선 조건으로 실행되는 100개의 테스트에 대한 시뮬레이션 데이터가 포함되어 있으며 "분포"는 무작위 효과(대 고정 효과: 예: 또는 측정값이 0, 1시간, 5시간 등에서 수집되는 약물 효능 테스트와 같은 특정 시간 간격 시퀀스에서 수행됨).시뮬레이션의 테스트-테스트 편차가 큽니다. 효과를 더욱 눈에 띄게 하기 위해 75회 실행 이후에 시프트가 추가되었습니다.
첨부된 테이블에는 3개의 임베디드 스크립트가 포함되어 있습니다.
- 변동성 가치 차트 - 테스트, 조건별로 원시 데이터 그룹화 플롯. X축 오른쪽에서 테스트를 클릭하고 조건으로 드래그합니다.
- 요약 플롯 - 각 테스트/조건의 "분포" 평균과 표준 편차를 계산하는 테이블 테스트 요약을 생성한 다음 "분포" 평균과 표준 편차를 테스트, 조건, 조건, 테스트별로 그룹화하여 비교하는 가변성 차트를 그립니다. 모두 4개의 플롯(아래의 두 조건, 테스트 플롯 참조).
- 블록 요인으로서 테스트와 Dunnett 비교 - 이 스크립트는 Test를 블록으로 사용하여 Test Summary 테이블과 Oneway ANOVA를 사용합니다.이렇게 하면 테스트-테스트 요소가 제거되고 블록 차이의 단방향 비교가 수행됩니다.
참고 Baseline과 D가 동일한 수단(C가 너무 멀지 않음)을 갖고 Baseline과 C가 동일한 std dev를 갖도록 시뮬레이션을 구축했습니다.
실험이 이와 같이 실행되지 않은 경우 3번이 최상의 분석이 아닐 가능성이 높지만 1번 및 2번과 같은 그래프는 실험 결과에 대한 통찰력을 제공해야 합니다.
Mean & Std Dev grouped by Condition, TestMean & Std Dev grouped by Condition, Test조건, 테스트별로 그룹화된 평균 및 표준편차
공정한 비교를 위해 항상 그래프부터 시작합니다. 추가하려면 @dale_lehman 의 권장 사항에 따라 데이터를 순서(시간) 또는 이러한 분포에 두드러질 수 있는 기타 요소(예: 주택 가격, 위치 또는 기능(방 수) 등)별로 표시할 것을 제안합니다.
보다 일반적인 접근 방식부터 시작하는 것이 좋습니다.분포를 오버레이하고 시각적으로 비교해야 합니다.평균 및 산포는 요약 측정이며 분포의 가장 두드러진 특징과 일치하거나 일치하지 않을 수 있습니다.분포의 모양에 따라 분포의 처음 두 모멘트를 사용하는 것보다 더 일반적으로 분포의 모양을 비교하는 확률적 우세와 같은 개념을 사용할 수 있습니다.누적 분포는 유용한 통찰력을 얻을 수 있는 비교를 보는 또 다른 방법입니다.
많은 일반적인 가설 테스트(예: t-테스트, 일원 분산 분석)는 모집단 평균의 차이에 대한 파라메트릭 테스트입니다. Oneway 플랫폼(Analyze > Fit Y by X 선택)은 이 테스트를 모두 수행합니다. ANOVA와 상당한 차이가 있다고 판단되는 경우 대조군 모집단이 있을 때 Dunnett의 검정과 같은 다중 비교 방법을 사용할 수 있습니다.
이 플랫폼은 또한 스프레드의 파라메트릭 테스트를 제공합니다. Oneway 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 Unequal Variance를 선택합니다. 불행히도 스프레드에 대한 여러 비교 방법이 없습니다.
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