Wie kann man Datenpunkte mit eigener Unsicherheit korrekt importieren und anschließend statistische Tests durchführen?Normalerweise behandelt man Ihre Datenpunkte so, als ob sie genau wären (was meiner ehrlichen Meinung nach irgendwie falsch ist). Wenn ich jedoch einen zusätzlichen Schritt mit mehreren Messungen pro Probe habe, würde dies zu einer Unsicherheit bei der Schätzung des mit dieser Probe verbundenen Messwerts führen. Tatsächlich werden viele Mengen über einen Schätzprozess erzeugt, der mit einer damit verbundenen Unsicherheit verbunden ist.
Darüber hinaus habe ich verschiedene experimentelle Behandlungen und jede Behandlung hat mehrere Wiederholungen / Proben (es gibt also ein anderes Maß an Unsicherheit). Mein Endziel ist es, die Behandlungsdurchschnitte durch statistische Tests zu vergleichen. Wenn ich die Unsicherheit bei der Schätzung meiner einzelnen Datenpunkte sowie die Unsicherheit bei der Variabilität der Behandlungsreplikate berücksichtigen möchte, wie gehe ich von Anfang an vor (beim Datenimport)? Es macht mir nichts aus, die gesamte propagierte SE manuell zu berechnen und in eine Spalte einzugeben, aber ich weiß nicht, wie ich diese Informationen in eine Analyse einbeziehen soll.
Ich konnte im Internet nichts Nützliches finden, nicht nur in JMP. Ihre Hilfe wird sehr geschätzt.
Betreff: Wie werden Datenpunkte mit eigener Unsicherheit korrekt importiert und anschließend statistische Tests durchgeführt?JMP und andere ausgereifte statistische Software behandeln dieses Problem durch Modellierung der einzelnen Beobachtungen. Mit anderen Worten, wir analysieren keine Zusammenfassung der Beobachtungen (z. B. mittlere Antwort) und versuchen, eine separate Schätzung der Unsicherheit (z. B. Standardabweichung oder Standardfehler) einzubeziehen, sondern die ursprünglichen Einzelbeobachtungen (z. B. Wiederholungen). . Die genaue Art der "Abrechnung" dieser Unsicherheit hängt von den "experimentellen Einheiten" und der gewählten Modellierungstechnik ab, kann aber im Allgemeinen durchgeführt werden.
In einem einfachen Fall der "Einweg-Varianzanalyse" werden die einzelnen Antworten in die Y-Rolle und die Behandlungsstufen in die X-Rolle eingegeben. Die Quadratsummen schätzen die 'innerhalb' und die 'zwischen' Behandlungsvariabilität, die unter Verwendung der verglichen werden soll F. Verhältnis mit einem Hypothesentest oder mehreren Vergleichsverfahren. (Diese Einweg-ANOVA ist nicht die einzig mögliche Analyse, sondern dient nur als Beispiel.)
Betreff: Wie werden Datenpunkte mit eigener Unsicherheit korrekt importiert und anschließend statistische Tests durchgeführt?Weitere Informationen finden Sie unter JMP> Hilfe> JMP-Dokumentbibliothek. Die beiden Bücher "Essential Analysis" und "Fitting Linear Models" sollten eine gute Informationsquelle mit Erklärungen und Beispielen bieten. Alle Beispiele werden mit JMP installiert.
Betreff: Wie werden Datenpunkte mit eigener Unsicherheit korrekt importiert und anschließend statistische Tests durchgeführt? @markbailey Danke für deine Antwort. Ich weiß, dass in meinem oben erwähnten Fall (Unterabtastung) dies mit einem verschachtelten Modell analysiert werden kann. Dies wird jedoch ungeeignet, da der Schätzprozess von der einfachen Mittelung der Werte der Teilproben abweicht (mit denen ich mich befassen muss). Ich spreche nicht davon, exakte Einzelwerte als Antwortvariablen zu verwenden, was natürlich einfach ist.
Wie Sie sagten, sollte ein erster Schritt zur Modellierung der ursprünglichen gemessenen Datenpunkte durchgeführt werden. Bei dieser Modellierungsübung wurde jedoch nur eine statistische Zusammenfassung erstellt, dh die Schätzungen und die damit verbundene Unsicherheit werden nicht als Variable gespeichert. Sie können sie lediglich tabellieren. (Und das erforderliche Modell könnte sehr nischen- und mechanistischspezifisch sein und etwas anderes als einen statistischen Modellierungsansatz übernehmen, der von statistischer Software bereitgestellt wird.) Dies ist nun die Frage: Ich möchte jetzt eine zweite statistische Analyse durchführen, die auf den Schätzungen basiert, die durch die vorherige Modellierungsübung generiert wurden. Ich fand es schwierig, einen einfachen Ansatz zu finden.
