Depuis que les scientifiques ont commencé à utiliser l'ANOVA, les résultats sont représentés par un graphique à barres pour chaque traitement et un wisker unilatéral au-dessus du tracé pour représenter l'intervalle de confiance à 95 %*. Cela facilite la comparaison des groupes de traitement. Si la barre suivante est supérieure/inférieure au wisker, elle est significativement différente du contrôle (généralement à gauche). Ensuite, chaque barre est étiquetée avec la lettre de liaison du test Turkey Kramer (HSD) pour qu'il soit encore plus facile de dire quels traitements sont identiques et différents.
* L'erreur standard de la moyenne est également très utilisée. Heck, si mon IC à 95% était plus grand que la barre, je choisirais cela aussi, c'est presque 2x plus maigre et rend la silhouette bien meilleure.
Comment faire la figure.
1. Commencez par Ajuster y par X. Ajoutez votre variable de traitement (nominale ou ordinale) et votre réponse continue.
2. Dans le menu Triangle rouge (RTM), sélectionnez Means et Std Dev
3. Dans le RTM, choisissez Compare Means, choisissez le bon test, probablement All Paris, Turkey HSD si vous avez plus de deux groupes.
4. Faites un clic droit sur le rapport des lettres de connexion, choisissez Transformer en tableau de données
5. Faites un clic droit sur le rapport Means Std Dev, sélectionnez Make into Data Table
6. Créez une nouvelle colonne dans le tableau des lettres de connexion, construisez manuellement les lettres dans une colonne à partir de toutes les colonnes de lettres. Utilisez des minuscules.
7. Utilisez Tables, Update pour joindre votre nouvelle colonne de lettres à la table Means Std Dev. Colonne Match, sur Niveau.
8. Activez les étiquettes pour la colonne des lettres
9. Renommez la colonne Niveau avec le nom de la variable de traitement.
10. Renommez la colonne Moyenne en Réponse moyenne (votre réponse) et IC à 95 %. par exemple "Mean Absorbance and 95% CI", ou quelque chose comme ça.
11. Démarrez le Générateur de graphiques.
12. Le traitement va sur l'axe des x
13. Le traitement moyen et l'intervalle de confiance supérieur à 95 % sont placés sur l'axe des ordonnées.
14. Choisissez l'élément Graphique à barres (semble faux, mais attendez)
15. Faites en sorte que le type de graphique à barres soit Intervalle (semble toujours faux, mais attendez)
16. Faites un clic droit à l'intérieur du graphique, Ajouter, Un autre graphique à barres.
17. Dans les propriétés du deuxième graphique à barres, dans la liste déroulante Libellé, choisissez Libellé par ligne.
18. Intitulez le graphique Réponse par traitement.
19. Modifiez la barre de titre du générateur de graphiques pour lire One Way ANOVA
20. Cliquez sur la légende et changez la couleur de la barre en noir.
21. À partir de RTM, enregistrez le script dans la table de données.
22. À partir de RTM dans la zone des tables, copiez le script de table.
23. Dans la Table Box RTM de votre table de données source d'origine, choisissez un nouveau script
24. Dans la boîte de dialogue, donnez un titre au script, comme "Figure 1". et collez le script dans la fenêtre inférieure.
25. Si vos données changent. Recommencez tout cela, car le script que vous venez d'enregistrer n'est pas dynamique, mais au moins c'est une feuille de route, en quelque sorte, sur la façon dont vous créez la figure.
La raison pour laquelle seuls les scientifiques utilisent ce chiffre est qu'il faut pratiquement un doctorat. de garder toutes les étapes droites afin d'obtenir ce bon chiffre. (Notez qu'il est plus facile de le faire avec un feutre et du papier millimétré.)
Si le processus en 25 étapes est juste un peu trop, ou vous a laissé coincé sur certaines parties vagues qui nécessitaient probablement leurs propres sous-processus en 25 étapes. Exécutez simplement le script ci-dessous. J'espère que l'annotation vous aidera si vous souhaitez la personnaliser pour vos chiffres fréquents.
Names Default To Here( 1 );
//make sure there is a table open, if not open one
dtlist=Get Data Table List();
picker=expr( File = Pick File("Select JMP File","$SAMPLE_DATA",{"JMP Files|jmp;", "All Files|*"},1,0,"",));Try( Open( File[i] ) );
if(nitems(dtlist)==0, picker, dt=current data table());
dtname=dt<<GET name="">0,
insert into(str, ",", ncomma+1);
ncomma--;);
concat_vals[j] = str;);
Show( concat_vals );/// The letters are now a list in the order of the levels from table 1
/// Put the letters back into the table
dt1 << New Column( "Letters", Character, "Nominal", Set Values( concat_vals ) );
//
//Get the means and confidence intervals from the report as a table
dt2=Report( platform )[Outline Box( "Means and Std Deviations" )][Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
dt2<<SET name=""></SET></GET>
Lui-même,
Dans les articles universitaires et en recherche et développement, ce graphique est très courant. D'autres formats peuvent être plus informatifs, mais le normatif l'emporte. Voici un lien vers toute une série de chiffres tirés d'articles publiés dans une revue à facteur d'impact élevé. Comme vous pouvez le constater, ce type de figure est assez courant.
Les articles scientifiques publiés utilisent fréquemment ce format
Concernant les intervalles : il s'agit bien des intervalles de confiance à 95 %, jetez un œil au tableau sur lequel le graphique est exécuté.
TBH, je suis un scientifique et je n'ai jamais vu les résultats d'une ANOVA présentés de cette façon.Je ne trouve pas le tableau intuitif et l'échelle est fausse.Dans ANOVA, vous voulez vraiment que l'échelle des données, pour la visualisation, soit la plage des données, ou une plage d'écart type +/- k autour des données (k quelque part dans la plage 2-4).Le graphique ci-dessus se concentre principalement sur les différences proportionnelles en affichant une barre pour la moyenne et avec zéro sur l'axe des ordonnées.
Il semble également que vous utilisiez l'écart type de chaque groupe pour construire les barres d'erreur, mais le Tukey-HSD a utilisé l'écart type regroupé, n'est-ce pas ?C'est également ce que les losanges du tracé à sens unique utilisent, et la largeur du losange varie en fonction du nombre d'observations dans le groupe.
Je pense qu'il est préférable, pour l'intrigue que vous avez construite, d'étirer l'axe Y afin de se concentrer sur l'emplacement du résultat moyen.
Est-ce juste un moyen de contourner le fait d'avoir à expliquer les "cercles" du graphique à sens unique qui sont utilisés pour déterminer quels groupes sont similaires ou statistiquement différents ?
Que diriez-vous de cette intrigue à la place?
J'ai joué avec votre tableau résultant, créé deux colonnes pour indiquer si la ligne était dans le groupe "a" ou "b", puis créé ce tableau de bord.
