다중 비교를 수행하는 동안 명백한 특이 치를 제외 할 수 있습니까?첨부 된 JMP 파일은 60 행에서 명백한 특이 치를 제외하면 다른 결과가 나타나는 다중 비교 상황을 보여줍니다.
가장 좋은 방법은 무엇입니까?
행 60이 Dunnett의 테스트에 포함 된 경우 제어 R1의 평균은 R3 및 R5의 평균 (빨간색)과 같습니다.
행 60이 제외되면 제어 R1의 평균은 R3, R4 및 R5의 평균과 같습니다.
다시 : 여러 비교를 수행하는 동안 명백한 특이 치를 제외시킬 수 있습니까?내가 생각해야 할 것보다 통계에 정통한 다른 사람들도 있지만 이상 값을 제외하기 전에 가장 먼저 질문해야 할 것은 그 점에 대해 할당 가능한 원인을 알고 있는지 여부입니다. 즉, 그 가치를 가진 원인이 무엇인지 또는 정상적인 변형인지 알고 있습니까?
특정 원인을 모르는 경우에는 일반적인 변이라고 가정해야하며 이상치처럼 보이고 분석에 영향을 미치기 때문에 제외하지 않아야합니다.
다시 : 여러 비교를 수행하는 동안 명백한 특이 치를 제외시킬 수 있습니까?특이 치를 포함하면 p <0.05 (중요)의 R4-R1 차이를 얻을 수 있으며 p- 값> 0.05로 제외하면 실질적인 차이가없는 것으로 보입니다. p- 값 <0.05인지 여부에 너무 관심이있는 것입니다. 요즘 통계 학자들 사이에서이 이원 적 사고 방식 (중요하거나 중요하지 않음)에 대해 많은 논의가 있었으며, 이는 당신이 여기있는 것과 같은 혼란을 초래합니다.
보다 현대적인 접근 방식은 신뢰 구간 (CI)을 보는 것입니다. “Y로 X에 맞추기”를 사용하여 비교하는 대신 분석> 맞춤 모델로 동일한 작업을 수행하고 Y = Y 및 X = X를 선택한 다음“실행”을 누르십시오. 나타나는 모델 보고서 창에서 빨간색 삼각형을 클릭하고 추정> 다중 비교를 선택하십시오. Dunnett의 테스트와 R1을 컨트롤로 선택하십시오. 이렇게하면 보고서에 "X에 대한 다중 비교"탭이 생성됩니다. 이제는 "F에 의해 Fit X"를 통해 얻을 수없는 CI 만 있습니다 (JMP 위시리스트에 넣어야 함). 아래의 두 그림은 60 행을 포함하고 제외한이 보고서를 보여줍니다. 이 테스트를 생성하는 스크립트는 첨부 된 JMP 테이블에 저장됩니다.
60 행을 포함함으로써, R4-R1의 CI는 0.10297 내지 6.4614이고; 이를 제외하여 CI는 -0.29514 ~ 5.8452입니다. 낮은 CI가 0.10297인지 아니면 -0.29514인지는 0에 매우 가깝기 때문에 실제적인 관점과 관련이없는 것 같습니다. 따라서 60 행을 제외하면 유의성이 손실되지 않습니다.
따라서 60 행을 유지하고 CI도보고합니다. 위의 점뿐만 아니라 특이 치를 제외하고 그렇게하는 방법도 데이터를 알기 전에 합의해야합니다. 사실 이후에 행 60 행이 왜 그렇게 낮은 지 확실하지 않으면 데이터 준설로 이어질 수 있습니다. 짤방 백업 봇 방금 언급했습니다).
