如何对包含多个参数的数百个配对样本进行配对数据检查<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />问题来自于审查抽样计划。 当前样本基于4种不同的输入。 我们认为其中一个输入对样本来说并不重要或多余，并且不会影响结果。 我们通过Y Anova做了一个Fit X，进行了t检验分析，但得到了数百个图表。 怎样才能进行更容易理解大图并向管理层呈现的汇总分析？
Re：如何对具有多个参数的数百个配对样本进行配对数据审查吉姆，谢谢你的帮助。 我在Response Screening方法上做了一些功课，并将其应用到我的数据中。 我能够识别出只有一个测量参数对我想要删除的输入具有潜在的重要性，并且它在5％的时间内显着。 使用FDR PValue和PValue vs. 排名分数图很清楚地显示可能产生影响的参数。
Re：如何对具有多个参数的数百个配对样本进行配对数据审查我想你想看一下Response Screening。 它允许您运行数百次比较，然后使用FDR统计数据查找您要查看的分析。 它创建一个包含所有结果的数据表，它有一个嵌入式脚本，允许您从表中选择特定行（参数），运行嵌入式脚本并查看分析的详细信息。
分析==建模==>响应筛选
Re：如何对具有多个参数的数百个配对样本进行配对数据审查您的问题非常模糊，但无法查看相关数据。
但至于回答：“ 怎么可以做一个更容易理解大局并向管理层呈现的总结分析？“
我将指向Graph >> Graph Builder平台。 虽然这不会给你提供像t检验这样的统计数据，但是以一种易于管理的方式呈现数据真的很棒。
