Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeIch bin mir sicher, dass mein Problem lächerlich einfach ist, aber ich brauche wirklich Hilfe! Das liegt weit außerhalb meines Könnensniveaus.
Ich habe zwei Datensätze: Daten aus den Jahren 2015 und 2016 für die Anzahl der Notaufnahmebesuche für verschiedene Syndrome (Asthma und allgemeine Atemwegserkrankungen) und die Feinstaubbelastung. Ich möchte den Zusammenhang von PM2,5 bei Notaufnahmebesuchen wissen. Gibt es insbesondere einen Unterschied zwischen den Daten von 2015 und 2016 und wenn ja, ist dieser statistisch signifikant?
Erweiterte statistische ModellierungDatenzugriffQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeVielen Dank für Ihre Hilfe und ich entschuldige mich dafür, dass es so lange gedauert hat. Ich schätze Ihre Beratung in dieser Angelegenheit sehr. Ich glaube, ich habe jetzt eine passende Analyse.Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeSie müssen lediglich eine Regression mit ER als Y und PM und Year als Prädiktoren durchführen.
Um dies zu tun,
1. Stapeln Sie die PM-Daten- und ER-Datenspalten.Mit der Stack-Plattform können Sie mehrere Serien stapeln.
2. Benennen Sie die Datenspalte für die PM-Daten in PM und die ER-Datenspalte in ER um
3. Erstellen Sie eine neue Spalte.Geben Sie eine Formel für die neue Spalte an, die den Jahreswert aus der Spalte „Beschriftung“ entfernt, die beim Stapeln der Daten erstellt wurde.Verwenden Sie die Formel:
Wort(-1,:Label)
4. Dann gehen Sie zu
Analysieren==>Modell anpassen
5. Geben Sie ER als Y-Spalte (Antwort) an und platzieren Sie dann PM und Jahr im Modelleffektbereich
Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeOh, tut mir leid, ich habe PM2.5 2016 und Datum 2016 und dann PM2.5 2015 und Datum 2015 verwendet. Ich schätze Ihre Geduld mit mir. Das schließt also die Verwendung des gepaarten t-Tests aus, da sie nicht korreliert sind, richtig? Das bringt mich also wohl wieder zu Ihren ursprünglichen Vorschlägen zurück, die Daten als nicht übereinstimmend zu stapeln? Wie kann ich den Zusammenhang zwischen PM2,5-Werten und der Anzahl der Notaufnahmebesuche zwischen den Jahren analysieren (2015 als Kontrolle)? Ich kann eine y-x-Anpassung für die PM2,5-Werte 2016 und 2016er-Besuche sowie für 2015 durchführen, aber wie kann ich diese beiden Ergebnisse vergleichen, um festzustellen, ob die Unterschiede signifikant sind?Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeWenn Sie die Datentabelle in Ihre Erstbeschreibung aufgenommen haben, muss ich Ihren Erkenntnissen widersprechen.Weder die PM- noch die Notaufnahme-Besuche weisen über die Jahre hinweg eine signifikante Korrelation auf.Dies weist darauf hin, dass der Abgleich nicht unterstützt wird
Auf dem 0,05-Niveau ist keiner der RSquare-Werte signifikant
Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeSowohl PM2,5- als auch Notaufnahmebesuche werden mit dem Datum korreliert, wobei Y mal X angepasst wird. Ist es also geeignet, es im Matched-Pairs-T-Test zu verwenden, mit PM2,5- und Notaufnahmebesuchen als Y und Datum als X?Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeAngesichts der neuen Informationen ist mein vorheriger Vorschlag wahrscheinlich ungültig.Ich ging von nicht übereinstimmenden Daten aus.Wenn Sie die Übereinstimmung mit dem Datum als gültige Übereinstimmung betrachten, müssen Sie einen Matched-Pairs-T-Test durchführen
Analysieren ==>Spezialisierte Modellierung ==>Übereinstimmende Paare
Zuvor würde ich jedoch die Übereinstimmung der Daten untersuchen, um Ihre Annahme zu bestätigen.
Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeEs tut mir leid für die Verwirrung, die Termine gelten für den 1. September bis 30. Dezember für 2016 und 2015. Sie haben Recht, die aufgeführten Daten für 2015 beziehen sich auf Zeile 1 für den 01.09.2015 usw. und stimmen mit der ersten Datumsspalte überein.
Und ja, ich habe darüber nachgedacht, die Daten anhand des Kalenderdatums abzugleichen. Ich versuche herauszufinden, ob Spitzen bei den Besucherzahlen an bestimmten Daten mit Spitzen bei den PM2,5-Daten an denselben Daten zusammenhängen, und verwende die Daten von 2015 als Kontrolle für ein Luftverschmutzungsereignis im Jahr 2016. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ich das bewerkstelligen soll.
Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier Datensätze
In Ihren Daten gibt es eine Spalte „Datum“.Alle Termine beziehen sich auf das Jahr 2016.Was bedeutet das?Sind die Daten für 2015 für Zeile 1 für den 01.09.2015 aufgeführt?Und wenn ja, denken Sie, dass Sie die Daten anhand des Kalenderdatums abgleichen möchten?Können Sie bitte klarstellen?
Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeVielen Dank für Ihre Antwort und Hilfe. Mit Ihren Beispielen konnte ich auch meine anderen Daten stapeln und ähnliche Zusammenhänge erkennen. Bei allen Daten sind die Werte für 2015 und 2015 also statistisch unterschiedlich.
Meine Frage lautet nun: Wie kann ich feststellen, ob sich die Beziehung zwischen PM2,5- (x-Faktor) und Notaufnahmebesuchen (y-Faktor) im Jahr 2016 statistisch von der Beziehung zwischen den beiden (PM2,5- und Notaufnahmebesuche) im Jahr 2015 unterscheidet? ? Handelt es sich um eine multivariate Analyse? Ich bin mir einfach nicht sicher, wie ich das angehen soll.Betreff: Hilfe beim Vergleich zweier DatensätzeDas Hauptproblem besteht darin, dass Ihre Daten in einem etwas anderen Format vorliegen müssen.Ihre Daten enthalten die Daten für die verschiedenen Jahre in zwei separaten Spalten, auch wenn die gemessenen Daten identisch sind.Um die Daten in eine Spalte für die Messung und eine zweite Spalte zur Angabe des Jahres zu bringen, müssen Sie lediglich die Spalten stapeln.Gehe zu:
Tabellen==>Stapel
Geben Sie im angezeigten Dialogfeld an, welche Spalten gestapelt werden sollen
Aus Gründen der Übersichtlichkeit habe ich den Standardnamen der neuen gestapelten Spalte, die die Daten enthalten wird, von „Daten“ in „PM2.5“ geändert und die Spalte, die angibt, aus welcher Stapelspalte die PM2.5-Daten stammen, als "Jahr".Unten ist das Ergebnis des Stapels:
Jetzt können die Daten analysiert werden.Die hierfür zu verwendende Plattform ist die Fit Y by X-Plattform.
Analysieren==>Y an X anpassen
Platzieren Sie im daraufhin angezeigten Dialogfeld einfach die Spalte „PM2,5“ im Auswahlfeld „Y-Antwort“ und die Spalte „Jahr“ im Auswahlfeld „X-Faktor“ und klicken Sie dann auf die Schaltfläche „OK“.
JMP erstellt zunächst ein Diagramm, um das Verständnis der Beziehung zu erleichtern.Um einen T-Test anzufordern, der für Ihre Frage geeignet wäre, klicken Sie einfach auf das rote Dreieck oben links in der Grafik und wählen Sie die Option „T-Test“.
Die T-Test-Ergebnisse werden zur aktuellen grafischen Anzeige hinzugefügt
Die beiden Gruppen unterscheiden sich statistisch gesehen mit einer Fehlerwahrscheinlichkeit von weniger als 0,0001.
Wenn Sie unter das rote Dreieck schauen, sehen Sie viele andere Elemente, die Sie möglicherweise zu Ihrer Anzeige hinzufügen möchten
Ich empfehle Ihnen, einen Blick auf die JMP-Dokumentation zu werfen, die Sie bei der Installation von JMP erhalten haben:
Hilfe==>Bücher
Ich empfehle Ihnen, sich die Bücher „Discovering JMP“ und „Using JMP“ anzusehen
