jmp でファイルを設定し、反復測定 ANOVA を実行するにはどうすればよいですか?
私は、3 回の治療で動物が移動した距離を経時的に追跡する実験を行いました (NCS n=25、CS1 n=24、CS6 n=25)。 各グループの 1 分間の平均距離を取得し、3 つの治療グループについてグラフ化しました。 反復測定分散分析を実行したいのですが、jmp でこれを設定して実行する方法がわかりません。 平均の代わりに生データを使用し、1 分間隔ごとに新しいテストを実行すると思います。 しかし、グラフ全体のすべてのデータを同時に jmp ファイルに保存する必要があることがわかりました。
私の 2 つの治療グループ (CS1h および CS6h) が対照 (NCS) と異なるかどうかを知りたいです。 合計の線が異なるかどうか、また個々の時点が異なるかどうかを知りたいです。 文献を調べたところ、反復測定分散分析を行うことで統計が得られるようです。
また、飼っている動物の中には一定分間の移動距離が 0 ミリメートルだったものもあるため、それが統計に問題があるかどうかもわかりません。
私は jmp をあまり使用したことがなく、反復測定 ANOVA のチュートリアルが見つからなかったので、どのボタンを押せばよいのかわかりません。助けていただければ幸いです。 ファイルと写真を添付しました。
すべてを説明し、データの提供を手伝ってくれてありがとう。 あなたの質問に答えるには..
各治療を複数回「実行」します。これらは複数の動物ですか？ それとも、同じ動物が異なる期間にわたって「走る」のでしょうか？
1 匹の動物をアリーナに 10 分間入れ、その移動を追跡しました。 たとえば、animal1 は最初の 1 分間に 196 mm 移動し、min1 と min2 の間にanimal1 は 1595 mm 移動しました。 したがって、各データ ポイントは、その 1 分間の移動距離の合計です。 NCS治療グループでは、24匹の異なる動物に同じ治療を受けさせました。 CS1 治療グループでは、24 匹の異なる動物にその治療を受けさせました。 CS6 治療グループでは、25 匹の異なる動物を飼育しました。 つまり、治療の組み合わせは同じであり、複数のデータポイントがあるため、あなたが言ったように、これらは繰り返しです。
これらを平均したように見えますか？なぜ？
私は個人にはあまり興味がありません。 私が最も興味があるのは、治療が運動にどのような影響を与えるかです。 そのため、治療グループ間で比較できるようにそれらを平均したのです。 これらは、この分野の他の研究者が文献で発表しているもののようです。 (例: Lind et al 2005 Validation of a Digital video tracking system for Recording pig Locomotor behaviour) の図 4)
平均する前に治療内の変動を調べましたか?
治療グループ内にはかなりのばらつきがあることはわかっており、それがかなり大きな誤差範囲を示している理由です。 また、私のデータが正規分布していないこともわかっているので、フリードマンのランク テストを行うことを検討しました。 しかし、他の文献では、反復測定分散分析、または特定していない少なくともある種の分散分析を行っています (例: Martin 2004 の図 2B、A portomotor behaviour inショウジョウバエサンプルサイズが 20 を超えていたため、ノンパラメトリック テスト (フリードマン ランク) の代わりにパラメトリック テストを行っても問題ないと考えました。 同意しますか？
そして、要約する前に、常に異常なデータ ポイントを探してください。
私は、特定の動物が数分間まったく動かない可能性があることを知っています（移動量が 0mm）。 これにより最大値と最小値が大きくなり、エラーバーも大きくなりますが、これはすべての治療グループで発生したため、各治療グループのデータを分ごとに平均しても問題ないと考えました。
10分間のデータを平均化する: このアイデアを捉えた別のグラフがあります (添付の箱ひげ図)
標準偏差: この数値は報告しませんが、エラーバーに SEM を表示しました。
最小値と最大値: これを、現在作業中の折れ線グラフとは別の箱ひげ図で表示します。
線の傾き:すべてのグループにおいて、動物は時間の経過とともに移動が少なくなる傾向があるようですので、これを調べるのは興味深いことだと思います。 おそらく最適なラインを見つける必要があるでしょう。
お送りいただいた積み重ねられた文書でデータを設定する方法を教えていただき、ありがとうございます。 とても助かりました。
「JMP は、反復測定を分析するための複数の方法を提供します。多変量反復測定アプローチ、単変量分割プロット アプローチ、および JMP® Pro を介した追加機能により、Fit Model プラットフォーム内で混合モデルの特性を使用してそのような分析を実行できます。」これらの方法のどれを使用すればよいかわかりません。 自分が何をしているのかを知っている場合は、完全階乗反復測定 ANOVA アドインが役立つようです。 統計を作成する必要がある、これとよく似たグラフがさらに 35 個あるので、その使用方法を学ぶつもりです。
皆様のご協力に心より感謝申し上げます。 ほんとうにありがとう。
この質問はよくあります。 については、この JMP テクニカル ノートをお読みください。繰り返しの対策。
Kat、いくつかの質問/コメント...各治療を複数回「実行」します。 これらは複数の動物ですか？ それとも、同じ動物が異なる期間にわたって「走る」のでしょうか？ これらは独立したイベントである可能性があるため、モデルで使用できます。 これらを平均したように見えますか？ なぜ？ 平均する前に治療内の変動を調べましたか? そして、要約する前に、常に異常なデータ ポイントを探してください。
繰り返しデータポイントに関して、私の考えは次のとおりです。
1. 繰り返しの問題は、常に治療の内容と関係があります。 治療の組み合わせが同じで、複数のデータポイントがある場合、通常、これらは繰り返されます。 これらは独立したイベントとみなされるべきではありません。 データポイント間で処理が変わる場合、それらを実験単位と呼び、独立したイベントとして扱うことができます。
2. 複数のデータポイントをどうするかという問題には、明確な答えがありません。 それは、それらのデータ ポイントに定量的に何を記述したいかによって異なります。 以下にいくつかの可能性があります:
- (10 分間にわたる) データの平均を取ります。 これは、10 分間のデータの中心的な傾向を表します。
- データの標準偏差を取得します。 これは、10 分間に関連する変動を説明します。
- 最小値または最大値を取得します。 おそらく極端な治療法を検討することになるでしょう。
- データを通る線の傾きを求めます。 これは変化率を表す可能性があります。
3. 要約統計を取得するには、10 分の列を積み上げてから、積み上げられた列を治療ごとに要約します。
積み上げて要約したデータ表を添付しました。
