과학자들이 ANOVA를 사용하기 시작한 이후로 결과는 각 치료에 대한 막대 차트와 95% 신뢰 구간*을 나타내는 플롯 위의 단측 위스커로 표시되었습니다. 이렇게 하면 치료 그룹을 쉽게 비교할 수 있습니다. 다음 막대가 위스커보다 높거나 낮으면 컨트롤(일반적으로 왼쪽)과 크게 다릅니다. 그런 다음 각 막대에 터키 크라머(HSD) 테스트의 연결 문자가 표시되어 어떤 치료가 동일하고 다른지 훨씬 더 쉽게 알 수 있습니다.
*평균의 표준 오차도 많이 사용됩니다. 내 95% CI가 막대보다 크다면 거의 2배 더 얇아지고 그림이 훨씬 좋아 보입니다.
그림을 만드는 방법.
1. Fit y by X로 시작합니다. 처리 변수(명목 또는 순서)와 연속 반응을 추가합니다.
2. 빨간색 삼각형 메뉴(RTM)에서 Means 및 Std Dev를 선택합니다.
3. RTM에서 비교 평균을 선택하고 올바른 검정을 선택합니다. 그룹이 2개 이상인 경우 All Paris, Turkey HSD일 수 있습니다.
4. 연결 문자 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 테이블로 만들기를 선택합니다.
5. Means Std Dev 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 테이블로 만들기를 선택합니다.
6. 연결 문자 테이블에 새 열을 만들고 모든 문자 열에서 한 열의 문자를 수동으로 구성합니다. 소문자를 사용하십시오.
7. Tables, Update를 사용하여 새 문자 열을 Means Std Dev 테이블에 다시 결합합니다. 일치 열, 수준에서.
8. 문자 열에 대한 레이블을 켭니다.
9. 수준 열의 이름을 처리 변수의 이름으로 바꿉니다.
10. 평균 열의 이름을 평균 응답(귀하의 응답) 및 95% CI로 바꿉니다. 예를 들어 "평균 흡광도 및 95% CI" 또는 이와 유사한 것입니다.
11. 그래프 빌더를 시작합니다.
12. 치료는 x축으로 간다
13. 평균 처리 및 상위 95% 신뢰 구간은 y축으로 이동합니다.
14. 막대 그래프 요소를 선택합니다(잘못 보이지만 기다리십시오).
15. 막대 그래프 유형을 간격으로 만듭니다(여전히 잘못된 것처럼 보이지만 기다리십시오).
16. 그래프 내부를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 추가, 다른 막대 차트를 클릭합니다.
17. 두 번째 막대 차트의 속성에 있는 레이블 드롭다운에서 행별 레이블을 선택합니다.
18. 그래프 Response by Treatment에 라벨을 붙입니다.
19. 단방향 ANOVA를 읽도록 그래프 빌더 제목 표시줄을 변경합니다.
20. 범례를 클릭하고 막대 색상을 너무 검은색으로 변경합니다.
21. RTM에서 스크립트를 데이터 테이블에 저장합니다.
22. 테이블 상자의 RTM에서 테이블 복사 스크립트.
23. 원본 소스 데이터 테이블의 Table Box RTM에서 새 스크립트를 선택합니다.
24. 대화 상자에서 스크립트에 "그림 1"과 같은 제목을 지정합니다. 하단 창에 스크립트를 입력합니다.
25. 데이터가 변경된 경우. 방금 저장한 스크립트가 동적이 아니기 때문에 이 모든 작업을 다시 수행하십시오. 하지만 최소한 그림을 만드는 방법에 대한 일종의 로드맵입니다.
과학자들만 이 수치를 사용하는 이유는 실질적으로 박사 학위가 필요하기 때문입니다. 이 그림을 올바르게 만들기 위해 모든 단계를 똑바로 유지합니다. (참고로 샤피와 모눈종이를 사용하면 더 쉽게 할 수 있습니다.)
25단계 프로세스가 약간 많거나 자체 25단계 하위 프로세스가 필요할 수 있는 모호한 부분에 갇혀 있는 경우. 아래 스크립트를 실행하면 됩니다. 자주 사용하는 수치에 맞게 주석을 사용자 지정하려는 경우 주석이 도움이 되기를 바랍니다.
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>
그 자신,
학술 논문과 연구 개발에서 이 그래프는 매우 일반적입니다. 다른 형식이 더 유익할 수 있지만 규범적인 형식이 더 좋습니다. 다음은 영향력 지수가 높은 저널에 게재된 논문의 전체 수치에 대한 링크입니다. 보시다시피, 이 그림 유형은 상당히 자주 발생합니다.
출판된 과학 논문에서는 이 형식을 자주 사용합니다.
구간 관련: 확실히 95% 신뢰 구간입니다. 그래프가 실행되는 테이블을 살펴보세요.
TBH, 저는 과학자이고 이런 방식으로 제시된 ANOVA 결과를 본 적이 없습니다.차트가 직관적이지 않고 척도가 모두 잘못되었습니다.ANOVA에서 시각화를 위해 데이터의 범위 또는 데이터 주변의 +/- k 표준 편차 범위(k는 2-4 범위의 어딘가)가 되기를 원합니다.위의 플롯은 평균에 대한 막대를 표시하고 y축에 0을 표시하여 비례적 차이에 주로 초점을 맞춥니다.
또한 오차 막대를 구성하기 위해 각 그룹의 표준 편차를 사용하는 것처럼 보이지만 Tukey-HSD는 합동 표준 편차를 사용했습니다.그것이 Oneway 플롯의 다이아몬드가 사용하는 것이고 다이아몬드의 너비는 그룹의 관측치 수에 따라 다릅니다.
구성한 플롯의 경우 평균 결과의 위치에 초점을 맞추도록 Y축을 늘리는 것이 더 낫다고 생각합니다.
이것은 어떤 그룹이 유사하거나 통계적으로 다른 데 사용되는 Oneway 플롯의 "원"을 설명해야 하는 문제를 해결하는 방법입니까?
대신 이 플롯은 어떻습니까?
결과 테이블을 가지고 놀면서 행이 그룹 "a" 또는 "b"에 있는지 나타내는 두 개의 열을 만든 다음 이 대시보드를 만들었습니다.
