다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트Steel-Dwass는 작은 그룹 크기로 전력이 거의 없습니다. 그룹 크기가 n = 15 이상인 경우 적절한 옵션 일 것입니다. 몇 년 전, 나는 불일치 분산 보정으로 Tukey HSD 분석을 찾고 있었고 JMP에서는 사용할 수없는 Games-Howell을 발견했습니다. 나는 그것을 JMP Wish List에 추가했으며, 현재 가장 많이 제안 된 제안 중 하나입니다. 작년에 단일 X 및 Y에서 Games-Howell을 수행하는 추가 기능을 만들었습니다.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Games-Howell-Test-Tukey-HSD-with-Welch-s-correction-for-Unequal/ta-p/213771
정확한 솔루션을 가지고 있지 않은 컨트롤과 비교하여 다중 비교를 원한다는 것을 알고 있지만 Tukey 스타일 분석을 수행하고 컨트롤에 연결되지 않은 레벨을 확인하려는 경우 해당 애드 인에서 필요한 것을 얻을 수 있습니다.
다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트크리스,
다시 연락해 주셔서 감사합니다. Steel-Dwass 및 소규모 그룹 규모에 대한 정보는 매우 유용합니다! 나는 모든 쌍을 비교할 때 Games-Howell이 갈 길이지만 동의합니다.하지만 여러 모집단을 단일 컨트롤과 비교하기를 원할 때 지나치게 보수적 일 수 있음을 보여주는 시뮬레이션이 있습니다 (모든 쌍별 비교는 아닙니다).
JMP에서 다중 비교 수정으로 Welch의 T- 검정을 수행 할 수 있는지 아는 것이 여전히 도움이 될 것입니다.
다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트현재 불가능합니다. JMP에서 현재 사용 가능한 작업으로 할 수있는 최선의 방법은 Bonferroni 수정이며, 그 방향으로 가고 싶을 것입니다. R 사용자 인 경우 DTK 패키지가 필요한 것을 제공 할 수 있습니다.
다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트고마워 크리스!다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트안녕하세요,
통계 할당의 경우 본 페로 니 보정 내 데이터에. 여러 t 분산 데이터 세트를 서로 비교하기 위해 양면 t- 검정을 사용하고 있으며이를 위해 jsl 스크립트를 작성합니다. JMP에서 Bonferroni 수정을 어떻게 통합합니까?
감사
올레
다시 : 다중 비교 수정과 웰치의 T- 테스트Bonferroni는 알파에 대한 조정일뿐입니다. 테스트 제품군에 대해 원하는 알파를 가져 와서 테스트 수로 나눕니다. 예를 들어, 0.05의 가족 별 오류율을 원하고 10 쌍의 비교를 수행하는 경우 각 개별 비교의 p- 값을 0.05 / 10 = 0.005와 비교합니다.다중 비교 보정을 통한 웰치의 T- 검정JMP에서 여러 모집단 평균을 단일 대조군 모집단과 비교하는 제어로 Steel-Dwass를 수행하는 방법을 알고 있지만 JMP를 사용하여 Benjamini-Hochberg 보정으로 Welch의 t- 검정을 수행하는 방법은 무엇입니까? 또한, 나는 이러한 접근법들 사이의 핵심 차이점은 전자가 정규성을 가정하지 않고 후자가 수행한다는 점을 알고 있습니다. 정규 가정이 충족되었다고 가정하고 (실제로는 결코 그렇지 않지만 때로는 합리적이라고 가정) 왜 당신이 다른 것을 선택할 수 있는지에 대한 좋은 토론을 찾지 못했습니다.
