복제가 포함 된 관련 데이터 그룹 간의 차이점 찾기나는 실험 전후의 시편의 경도의 차이를 평가하려고 노력하고 있으며, 이것을 수행하기 위해 MANOVA 또는 단 변량 ANOVA를 사용할 것을 고려 중입니다.
내가 가지고있는 데이터는 여러 개의 시편에 있으며 각 시편에는 실험 전에 기록 된 6 개의 경도 값과 실험이 끝난 후 6 개의 경도 값이 기록됩니다.
내가 분석에서 얻고 자하는 것은 :
1) 실험 전후 경도 값 간에는 일반적인 차이가 있습니다.
2) 특정 시험편에 대한 실험 전후 경도 값간에 차이가 있습니까?
내가 결정할 때 도움이 필요한 것은 :
1) 어떤 유형의 분석이 가장 현명합니다.
2) 의미를 결정할 때 측정 장치의 불확실성을 설명 할 수있는 방법이 있습니까?
사전에 도움을 주셔서 감사합니다.
복제를 포함하는 데이터의 관련 그룹간에 차이점 찾기안녕하세요,
확실하게:
- 당신은 n 개의 표본을 가지고 있으며 치료 전후 6 회마다 경도를 측정합니다.
- 따라서 경도에 대한 n * 6 * 2 관측치가 있습니다.
그게 맞습니까?
나는 Fit Model을 사용할 것을 제안 할 것이다.
Y = 경도.
표본은 무작위로 나타납니다.
치료 전후의 두 단계로 고정 효과 (규칙적인 효과).
누적 형태로 데이터가 필요합니다. 즉, 각 표본에 대해 12 행 (이전 6 회, 후 6 회).
이 "혼합 된"모델은 측정 편차와 시편 편차를 분리합니다.
이것은 당신의 중요성 테스트가 의미 있는지 확인해야합니다.
희망이 도움이됩니다.
필
복제를 포함하는 데이터의 관련 그룹간에 차이점 찾기안녕하세요,
응답 해 주셔서 감사합니다. 예, 진술이 정확합니다.
제안 된 방법은 잘 작동하여 답을 제시합니다. 더 중요한 것은 분석의 가정과 적합성의 품질을 확신 할 수있게 해줍니다.
두 가지 질문이 있습니다.
1) 저는 성격이 표준 최소 제곱이어야한다고 가정합니다. 맞습니까?
2) 여기에서 중심 극한 정리가 적용 가능하다고 가정 할 수 있습니까? 아니면, 표본과 처치 당 30 회의 이상한 측정이 필요합니까?
감사
알렉.
복제를 포함하는 데이터의 관련 그룹간에 차이점 찾기안녕하세요,
1. 그렇습니다, 나는 당신이 성격으로서 Standard Least Squares를 사용하기를 원할 것입니다. 다른 인격이 무작위로 영향을 받았다고 생각하지 않습니다.
2. 30 회의 관측은 유용한 경험 법칙입니다. 30 개 관측치의 표준 편차가 모집단의 표준 편차에 매우 근접 할 것으로 기대할 수 있습니다. 연구에서 관측치의 수가 더 적 으면 분석시 가설 테스트에서 고려됩니다.
희망이 도움이됩니다.
필
복제를 포함하는 데이터의 관련 그룹간에 차이점 찾기안녕하세요,
도움을 많이 주셔서 감사합니다.
감사
알렉.
