帮助：我应该使用什么样的分析？嘿JMP社区，
我现在有一个resaerch项目，在那里我看两组患者：Lupus pts和患有哮喘的Lupus pt。Jmp有大量的测试可以在任何类型的数据上完成，但我有更多的医学背景而不是统计背景，因此找出哪些测试是正确的测试有点令人沮丧。
到目前为止，我一直在进行非常简单的比较，例如查看分布。我一直在查看分类数据的列联表，以及连续数据的均值，标准差和测试。所有这些比较都在两组之间：哮喘是和哮喘没有。这些是我应该运行的正确测试吗？或者我可以采取其他选择吗？我也看过ANOVA测试，但做了一些研究，看起来你只使用了3组以上的ANOVA。
此外，我正在尝试做的主要事情之一，它看看组之间的狼疮眩光严重程度（每次检查他们得到SLEDAI，这是一种耀斑指标）。我不确定我是否应该平均得分并以这种方式进行比较，或者以某种方式制作一个连续的线性图表，它将显示个别pts以及整个两组之间的耀斑。
对于一些背景，我有所有这些pts的药物，labwork，社交hx等。我知道我能做很多事情，而且我有想法。我只受限于缺乏统计知识。
任何学习统计解释的资源也将受到赞赏。
谢谢。
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？Mike Anderson在他的第二篇文章中完美重申了我的信息。不建议以忽略绘制数据或领域专业知识为代价来关注“关键统计”。经典的例子是Anscombe的四重奏。顺便说一句，这实际上是JMP示例数据目录中的数据表。 如果打开数据表（Anscombe.jmp），请运行嵌入式脚本，然后从每个散点图的热点中选择“显示点”。注意所有关键统计数据，如R ** 2，p值，t值，模型系数，以及打开和打开都是相同的......但是这些图显示了非常不同的结果，这将导致决策者将采取的显着不同的行动。
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？我认为彼得试图强调的是不要专注于一个单统计。 我最喜欢这样的例子是当有人说模型“坏”时，因为r值很低，即使p值很低，这表明显着性。 在这种情况下，r ^ 2可能只是说你有潜在的因素或数据比你想象的更吵。 陷入单一统计数据变得越来越成问题。 彼得所说的（我同意他）是你需要查看绘制的数据，查看所有统计数据，确保你理解他们都在告诉你什么 - 然后在考虑所有这些的情况下得出结论。
现在我已经看到了你的问题，我实际上建议你看看这个关于模型构建的网络研讨会（ 建立更好的模型 ）。 既然您正在研究可能导致过敏相关哮喘和狼疮相关反应的多种因素，那么您可以通过模型更好地服务于您可以查看因素之间的相互作用等。 我认为t测试不会削减它。 我的建议是决策树 - 特别是如果你有JMP Pro的Bootstrap森林。
最好，
中号
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？您是否可以澄清没有过多关注某些统计数据？我目前的假设是过敏性相关哮喘在狼疮中起保护作用。当然是p值，t值，r平方等。在决定是否接受替代假设时很重要？你是说我应该只关注图解释吗？手段和标准差？
我的想法是尝试通过吸烟的社会历史以及某些药物来分离过敏/非过敏性哮喘。测试统计数据在确定重要性时仍然很重要吗？对不起，但是问另一个快速问题，在一个列联表中r平方的意义是什么？我在线性图中理解它确定了相关性，但我很难用列联表来解释它。
关于你对演讲的看法的最后一个跟进问题。所以你说，在提交时，可以显示图表来解释数据而不显示任何非图形数字吗？
再次感谢。
再次感谢你。
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？并且堆积在我的同事迈克安德森的建议上......无论你做什么都不关注单数'统计'，如p值，R（平方），相关系数，t值，Cp值，BIC等。和所有其他测试统计和措施，导致一个可怕的疾病'mononumerousis'。Mononumerosis试图孤立地决定一个单一的价值。每当我与统计方法实践相对较新的人合作时，我会给他们三条建议：
1。绘制数据。
2。绘制数据。
3。绘制数据。
幸运的是，你正在使用JMP和JMP与这个概念非常一致...如果你无法在数据的图形可视化中发现你需要的东西......它是否使用优雅的JMP Graph Builder或支持的无数图形可视化在所有JMP平台中......那么你所寻找的东西可能就不存在了。哦，顺便说一下......当与他人以书面或个人面对面的方式传达你的发现时......也可以使用图表......不是测试统计数据或他们的单一数字版本。
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？我实际上建议你不要太担心具体的测试，并多考虑一下你的问题。 你想从你的数据中学到什么？从那里JMP可以帮助指导您如何获得答案。 如果要查看单个变量的分布，可以使用Analyze> Distribution。 如果您想知道两个变量之间是否存在关系，则可以通过X进行分析>拟合Y. JMP旨在根据您尝试理解的内容指导您进行分析。
您也可以尝试查看入门网络研讨会（ 按需链接 ）。 它们可以帮助您理解我所描述的工作流程。
最好，
中号
回复：帮助：我应该使用什么样的分析？你真的在问一个大问题！除了您已经采取的方法，您还可以使用分区或神经网络来查看是否可以构建一些预测模型，这些模型可以揭示哪些因素，除了哮喘y / n，可能会影响耀斑的严重程度。 您也可以分别对待这两个组，以确定不同组之间的因素是否重要。
希望这可以帮助！
