使用 p-vaue 创建均值表希望通过均值分析的比较创建一个数据输出表，该表显示样本中每个属性的平均值以及 p 值，以显示平均值是否显着不同。 我怎样才能在 JMP 中做到这一点？ 我可以使用 tabulate 生成表格，但似乎无法添加在单向方差分析期间生成的 p 值
回复：使用 p-vaue 创建均值表您正在寻找的过程称为“变量聚类”。 这聚类变量命令在分析为此，菜单将启动 JMP 平台。
请参见帮助>图书>多元方法>第 11 章：集群变量了解更多信息。
回复：使用 p-vaue 创建均值表您可以使用创建相关矩阵
分析==>多变量方法==>多变量
或使用主成分分析
分析==：多元方法==>主要成分
回复：使用 p-vaue 创建均值表谢谢，FDR logworth 似乎很有用。
实际上，我的数据集大约有 6000 列，所有列的 p 值均 < 0.01，并且许多列具有显着的 FDR 对数值。 但是，某些列与 R 方 > 0.95 的其他列相关（类似的测试结果）。 因此，目前我正在对所有列与所有列进行响应筛选，对与 R 方 > 0.95 相关的列进行分组，然后每组仅保留 1 个相关列。 尽管列数大幅减少，但运行脚本确实需要几个小时（约 1000 行）。
如果有一种更快的方法将相关列分组在一起，然后每组保留 1 列，那就太好了。 如果有更好的方法，请分享。回复：使用 p-vaue 创建均值表以下是取自脚本索引的示例，说明如何执行此操作
帮助==>脚本索引==>响应筛选==>获取PValues
Names Default To Here( 1 );
Open( "$Sample_Data/Probe.jmp" );
obj =
Response Screening(
X( :Process ),
Y( Eval( 8 :: 394 ) ),
Save Outlier Indicator
);
dtOut = obj << Get PValues ;
show( dtOut );<BR />dtOut << Select Where( :RSquare > .95 );
我对其进行了轻微修改，将指针添加到“PValues”数据表，然后您可以使用它来选择 R 方值。 我确实建议您检查 FDR Logworth 值。 当进行如此多的测试时，FDR Logworth 将帮助您确定哪些测试是真实的，哪些是由于 alpha 滑动造成的。
回复：使用 p-vaue 创建均值表感谢您的建议。 有没有办法从 jmp 脚本访问响应筛选的输出表？
我想遍历该表并选取 Rquared > 0.95 的所有行号。
这个输出表似乎不是当前的数据表。
回复：使用 p-vaue 创建均值表你可以播送报告中的“比较平均值”命令，然后使用制作组合数据表从所有单独的报告表中生成一个数据表。
从通过 X 拟合 Y 开始，使用样本作为 X 和长宽高作为 Y。
然后，在报告中，按住 Ctrl 键 (Windows) 或 Command 键 (Mac) 并选择比较平均值 -> 所有对，Tukey HSD。
然后在包含 p 值的报告表中，右键单击并选择制作组合数据表。
这将为您提供一张包含所有 p 值的数据表。
回复：使用 p-vaue 创建均值表我可以通过这种方式生成表格，但如果我有多个单向分析，如何为每个分析获取一个表格。
示例：我有样品 1（对照）、样品 2 和样品 3。 我记录了长度、宽度和高度的尺寸数据。
我正在比较样品 1（对照）在每个长度、宽度和高度上是否与样品 2 和 3 显着不同。
因此，当我创建一种方法时，它仅适用于样本 1、2 和 3 的长度。 如何创建一个包含长度、宽度和高度 p 值的表格。 我是否需要转到每个维度的红色三角形，比较平均值然后创建表格？ 这看起来效率很低。 我可以使用 tabulate 函数创建均值表，然后在数据表中添加公式来创建 p 值吗？
回复：使用 p-vaue 创建均值表也许我过于敏感，但由于这对我来说听起来有点像 p-hacking，我认为发布美国统计协会关于正确使用 p 值的立场文件可能会有所帮助。
回复：使用 p-vaue 创建均值表使用单程平台。 首先选择分析>通过 X 拟合 Y 。 我假设您使用连续建模类型将数值变量存储在数据列中是角色。 我还假设您在使用名义建模类型的数据列中有一个分类变量。 将该列放入X角色。
单击旁边的红色三角形单程并选择比较平均值>图基-克莱默。 您可以通过多种不同的方式找到答案。 最后一份报告显示了您想要的内容。 请记住，您可以右键单击最后一份报告并选择制作成数据表如果您需要做其他有结果的事情。
回复：使用 p-vaue 创建均值表如果你去
分析==>筛选==>反应筛选
您可以输入所有 Y 变量和 X 变量，它将生成包含您的结果的数据表，包括 p 值
