科学者が ANOVA を使用し始めて以来、結果は各処理の棒グラフと、95% 信頼区間* を表すプロット上の片側のひげで表されてきました。 これにより、治療グループの比較が容易になります。 次のバーがひげよりも高い/低い場合、そのバーはコントロール (通常は左側) とは大きく異なります。 次に、各バーにはターキー クレイマー (HSD) テストの接続文字がラベル付けされ、どの治療法が同じで異なるかをさらに簡単に見分けることができます。
*平均の標準誤差もよく使われます。 もし私の 95% CI がバーよりも高かったら、私もそれを選択するでしょう。そのほうがほぼ 2 倍痩せていて、数字がずっと良く見えます。
フィギュアの作り方。
1. y を X に合わせることから始めます。 治療変数 (名目または順序) を追加すると、継続的な応答が得られます。
2. Red Triangle Menu (RTM) から Means と Std Dev を選択します。
3. RTM から、[平均の比較] を選択し、適切な検定を選択します。グループが 3 つ以上ある場合は、おそらく All Paris、Turkey HSD です。
4. 接続文字レポートを右クリックし、選択してデータ テーブルに変換します。
5. Means Std Dev レポートを右クリックし、[データ テーブルに作成] を選択します。
6. 接続文字テーブルに新しい列を作成し、すべての文字列から 1 つの列に文字を手動で作成します。 小文字を使用してください。
7. 「Tables, Update」を使用して、新しい文字列を Means Std Dev テーブルに結合し直します。 レベル上の一致列。
8. レター列のラベルをオンにします
9. 「レベル」列の名前を処理変数の名前に変更します。
10. [平均] 列の名前を [平均応答 (応答) および 95% CI] に変更します。例: 「平均吸光度と 95% CI」など。
11. グラフビルダーを起動します。
12. 治療は X 軸に沿って進みます
13. 平均治療と上位 95% 信頼区間が Y 軸に表示されます。
14. 棒グラフ要素を選択します (間違っているように見えますが、お待ちください)
15. 棒グラフのタイプを Interval にします (まだ間違っているように見えますが、お待ちください)
16. グラフ内で右クリックし、「追加」、「別の棒グラフ」をクリックします。
17. 2 番目の棒グラフのプロパティで、[ラベル] ドロップダウンから [行ごとにラベル] を選択します。
18. グラフに「治療別の反応」というラベルを付けます。
19. グラフ ビルダーのタイトル バーを「一元配置分散分析」と表示するように変更します。
20. 凡例をクリックし、バーの色を黒に変更します。
21. RTM から、スクリプトをデータ テーブルに保存します。
22. テーブル ボックスの RTM からテーブル スクリプトをコピーします。
23. 元のソース データ テーブルのテーブル ボックス RTM で、新しいスクリプトを選択します。
24. ダイアログで、スクリプトに「図 1」などのタイトルを付けます。そして、下のウィンドウにスクリプトを貼り付けます。
25. データが変更された場合。 保存したばかりのスクリプトは動的ではないため、これをすべてやり直します。ただし、少なくとも、Figure をどのように作成するかについてのロードマップのようなものです。
科学者のみがこの数字を使用する理由は、実際には博士号が必要だからです。この図を正しくするために、すべてのステップをまっすぐに保つ必要があります。 (シャーピーと方眼紙を使用すると、これをより簡単に行うことができることに注意してください。)
25 ステップのプロセスが少し多すぎる場合、またはおそらく独自の 25 ステップのサブプロセスが必要な曖昧な部分に行き詰まった場合。 以下のスクリプトを実行するだけです。 よく使う図に合わせて注釈をカスタマイズしたい場合に、この注釈が役立つことを願っています。
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>
彼自身、
学術論文や研究開発では、このグラフは非常に一般的です。他の形式の方が情報量が多いかもしれませんが、規範的なものが勝ります。こちらは、インパクト ファクターの高いジャーナルに掲載された論文の大量の図へのリンクです。ご覧のとおり、このタイプの図はかなり頻繁に使用されています。
出版された科学論文ではこの形式が頻繁に使用されている
区間について：これは間違いなく95%信頼区間です。グラフが実行される表を見てください。
TBH、私は科学者ですが、このように提示された ANOVA の結果を見たことがありません。このグラフは直感的ではないと思いますし、スケールもすべて間違っています。ANOVA では、視覚化のためにデータのスケールをデータの範囲、またはデータの周囲の +/- k 標準偏差の範囲 (k は 2 ～ 4 の範囲のどこか) にする必要があります。上のプロットは主に、平均のバーを示し、y 軸にゼロを表示することで、比例的な差に焦点を当てています。
また、各グループの標準偏差を使用して誤差範囲を作成しているように見えますが、Tukey-HSD ではプールされた標準偏差が使用されています。これは、Oneway プロットのひし形でも使用されるもので、ひし形の幅はグループ内の観測値の数によって異なります。
作成したプロットでは、Y 軸を引き伸ばして平均結果の位置に焦点を当てる方が良いと思います。
これは、どのグループが統計的に類似しているか、または統計的に異なるかを示すために使用される、一元配置プロットの「円」を説明する必要を回避するための単なる方法なのでしょうか?
代わりにこのプロットはどうでしょうか？
結果のテーブルをいじって、行がグループ「a」または「b」のどちらに属しているかを示す 2 つの列を作成して、このダッシュボードを作成しました。
