자체 불확실성이있는 데이터 포인트를 올바르게 가져 와서 통계 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?일반적으로 데이터 포인트는 정확한 것처럼 취급합니다 (정직한 의견에는 맞지 않습니다). 그러나 샘플 당 여러 측정 단계를 추가로 수행하면 해당 샘플과 관련된 측정 값의 추정에 대한 불확실성이 발생합니다. 실제로, 관련 불확실성을 갖는 추정 프로세스를 통해 많은 양이 생성된다.
게다가, 나는 다른 실험적 처리를 가지고 있으며 각 처리는 여러 반복 실험 / 표본을 가지고 있습니다 (따라서 또 다른 불확실성이 있습니다). 최종 목표는 통계적 테스트로 치료 평균을 비교하는 것입니다. 개별 데이터 포인트를 추정 할 때의 불확실성과 치료 복제 변동성의 불확실성을 설명하려면 처음부터 (데이터 가져 오기에서) 어떻게해야합니까? 총 전파 SE를 수동으로 계산하고 열에 입력하는 것은 좋지 않지만이 정보를 분석에 통합하는 방법을 모르겠습니다.
JMP뿐만 아니라 인터넷에서 유용한 것을 찾지 못했습니다. 도와 주셔서 감사합니다.
다시 : 자신의 불확실성이있는 데이터 포인트를 올바르게 가져오고 통계 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?JMP 및 기타 성숙한 통계 소프트웨어는 개별 관측치를 모델링하여이 문제를 해결합니다. 즉, 관측치 요약 (예 : 평균 반응)을 분석하지 않고 불확실성 (예 : 표준 편차 또는 표준 오류)에 대한 별도의 추정치를 포함하려고하지 않고 원래 개별 관측치 (예 : 반복)를 포함하려고합니다. . 이 불확실성의 '계산'의 정확한 특성은 '실험 단위'와 선택한 모델링 기법에 따라 다르지만 일반적으로 수행 할 수 있습니다.
따라서 '일원 분산 분석'의 간단한 경우에는 개별 반응이 Y 역할에 입력되고 처리 수준이 X 역할에 입력됩니다. 제곱합은 '내부'와 '사이'치료 변동성을 다음을 사용하여 비교할 것으로 추정합니다. 에프 가설 검정 또는 다중 비교 절차와의 비율. (이 일원 분산 분석은 유일하게 가능한 분석이 아니라 단지 예일뿐입니다.)
다시 : 자신의 불확실성이있는 데이터 포인트를 올바르게 가져오고 통계 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?JMP> 도움말> JMP 문서 라이브러리를 참조하십시오. "필수 분석"과 "Fitting Linear Models"라는 두 권의 책은 설명과 예제를 통해 유용한 정보를 제공해야합니다. 모든 예제는 JMP와 함께 설치됩니다.
다시 : 자신의 불확실성이있는 데이터 포인트를 올바르게 가져오고 통계 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까? mark 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 위에서 언급 한 경우 (서브 샘플링) 중첩 된 모델로 분석 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 추정 프로세스가 단순히 하위 샘플의 값을 평균화하지 않기 때문에 적합하지 않습니다 (처리해야 함). 나는 정확한 개별 값을 응답 변수로 사용하는 것에 대해 이야기하고 있지 않습니다. 물론 쉬운 일입니다.
말했듯이, 원래 측정 된 데이터 포인트의 첫 번째 단계 모델링 연습을 수행해야하지만 모델링 연습에서는 통계 요약 만 생성했습니다. 즉, 추정값과 관련 불확실성을 변수로 저장하지 않으므로이를 수행 할 수 있습니다. (필요한 모델은 통계 소프트웨어가 제공하는 통계 모델링 방법 이외의 다른 것을 취하는 틈새 및 기계에 따라 다를 수 있습니다). 이제 이것이 문제입니다. 이제는 이전 모델링 연습에서 생성 된 추정치를 기반으로 두 번째 통계 분석을 수행하려고합니다.
