スクリーニング設計から0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？やあ、
私はJMP12の新規ユーザーです。
スクリーニングデザインの結果を解釈するのに苦労しています（添付のスクリーンショットを参照してください）。 JMPは、各効果の長さのt比を各バーの長さとして表示することにより、この分割プロットを作成することを知っています。 また、青い縦線は、個々のp値が0.1の効果を示しています。
さて、この結果から、0.05の個々のp値に対応する長さのt比を知る方法があるかどうか疑問に思いました。
ありがとう ：）
Re：スクリーニングデザインから0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？はい、スクリーニングプラットフォームは両面を使用していますt Lenth'sでテストするPSE分母のために。
はい、ブートストラップサンプル統計は、推論への有効なノンパラメトリックアプローチとして1970年代に確立されました。
いいえ、パラメトリックは使用できませんt Lenthのp値を取得するための分布t比。 それがモンテカルロアプローチを使用することの要点です。 分布モデルを使用する方がはるかに簡単ですが、 p値は正確ではありません。
Re：スクリーニングデザインから0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？再度、感謝します！
明確にするために、JMPはデフォルトで両側t検定を使用しますよね？
したがって、たとえば、スクリーニング計画行列に自由度15がある場合、JMPからシミュレートされたt比を使用して、標準の両側t分布表からp値を手動で計算できますか？ 計算されたp値はJMPのp値と一致しますか？ 計算されたp値が完全に同じではない可能性があることは理解していますが、これはJMPが使用するアルゴリズムに基づく有効なアプローチですか？
Re：スクリーニングデザインから0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？ブートストラップの標準的なアプローチは、シミュレートされた統計を並べ替えてから、リスト内のサンプル統計の位置を見つけることです。 統計の90％が推定値よりも小さかった場合、p値は0.1です。
これは、パラメトリックt分布を使用してサンプルt統計量のp値を見つけることとまったく同じです。
Re：スクリーニングデザインから0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？こんにちはMarkbailey、
説明してくれてありがとう。 つまり、私が理解しているのは、JMPは10,000回のシミュレーションを実行し、シミュレートされたt比に基づいてp値を計算したということです。 しかし、実際にはどのようにしてp値を計算するのでしょうか。 つまり、t分布表を使用して、自由度とシミュレートされたt比からp値を計算しますか？ 私は、JMPが実際にこれらすべての値をどのように考え出すかについてのアイデアを得ようとしています。
再度、感謝します！
Re：スクリーニングデザインから0.05のp値に対応する長さt比を決定する方法は？Lenth t-ratioには、パラメトリック分布モデルがありません。 スクリーニングプラットフォームのp値と同時p値は、帰無仮説の下での長さのt比の10,000モンテカルロシミュレーションによって計算され、統計の経験的なサンプリング分布を提供します。 （したがって、表示される値は、同じデータでScreeningプラットフォームを実行するたびに異なります。）経験分布は、Screeningプラットフォームのコントラストの数に依存します。これは、常に実行数と同じです。
これは、15のコントラストがある場合の経験分布です。
したがって、分位数レポートには、t比の絶対値が表示されます。
