如何設定檔案並在 jmp 中執行重複測量變異數分析？
我做了一個實驗，追蹤動物在三種治療中隨時間推移的移動距離（NCS n=25；CS1 n=24；CS6 n=25）。 我計算了每組每 1 分鐘的平均距離，並將其繪製為三個治療組的圖表。 我想做重複測量變異數分析，但不確定如何在 jmp 中設定並運行它。 我想我會使用原始數據而不是平均值，並每 1 分鐘間隔進行一次新測試。 但有件事告訴我，我需要同時取得 jmp 檔案中整個圖形的所有資料。
我想知道我的兩個治療組（CS1h 和 CS6h）是否與我的對照組 (NCS) 不同。 我想知道總的線路是否不同，以及每個單獨的時間點是否不同。 我查看了文獻，似乎重複測量變異數分析是要做的統計。
我也不確定，因為我的一些動物在某一分鐘內移動了 0 毫米，這是否會成為統計數據的問題。
我對 jmp 比較陌生，找不到重複測量變異數分析的教程，所以我不確定要按什麼按鈕。任何幫助，將不勝感激。 我已附上文件和圖片。
感謝您解釋所有這些並幫助我處理數據。 來回答你的問題..
每個處理都會「運行」多次。這些是多種動物嗎？ 還是同一種動物在不同的時間段「奔跑」？
我將一隻動物放入競技場 10 分鐘並追蹤它的運動。 例如，animal1 在第一分鐘內移動了 196mm，在 min1 和 min2 之間，animal1 移動了 1595mm，等等。 因此，每個數據點都是 1 分鐘時間範圍內行駛的毫米數的總和。 對於 NCS 治療組，我有 24 隻不同的動物接受了相同的治療。 對於 CS1 治療組，我有 24 隻不同的動物接受了這種治療。 對於 CS6 治療組，我有 25 隻不同的動物。 因此，治療組合是相同的，並且有多個數據點，因此這些是重複的，正如您所說。
看起來你平均了這些？為什麼？
我對個人沒那麼感興趣。 我最感興趣的是治療如何影響運動。 這就是為什麼我會對它們進行平均，以便我可以在治療組之間進行比較。 這些似乎是該領域其他人在文獻中發表的內容。 （例如：Lind 等人 2005 年記錄豬隻運動行為的數位視訊追蹤系統驗證中的圖 4）
在對它們進行平均之前，您是否查看了治療內的變化？
我知道治療組內有相當大的差異，這就是為什麼我有相當大的誤差線。 我還知道我的數據不是正態分佈的，這就是為什麼我考慮進行弗里德曼等級測試。 然而，文獻中的其他人做了重複測量變異數分析，或至少是他們沒有指定的某種變異數分析（例如：Martin 2004 中的圖 2B A Portrait of locomotor behavior in果蠅由視訊追蹤範例確定）我認為，由於我的樣本量超過 20，因此可以進行參數測試而不是非參數測試（弗里德曼等級）。 你同意？
在總結之前始終尋找不尋常的數據點。
我知道在幾分鐘內，給定的動物可能根本不會移動（行進 0 毫米）。 這會導致較大的最大/分鐘和較大的誤差線，但由於它發生在所有治療組中，我認為可以對每個治療組每分鐘的數據進行平均。
10分鐘內的數據平均：我有一個不同的圖表來體現這個想法（附有方框圖和須狀圖）
標準差：我沒有報告這個數字，但我確實在錯誤欄中顯示了 SEM
最小和最大：我在我的方框圖和晶須圖中顯示了這一點，它與我現在正在處理的折線圖是分開的
線的斜率：我認為研究這一點很有趣，因為隨著時間的推移，所有群體的動物似乎都傾向於減少移動。 我可能必須找到最適合的線。
感謝您向我展示如何在發送給我的堆疊文件中設定資料。 這非常有幫助。
“JMP 提供了多種分析重複測量的方法：多變量重複測量方法、單變量裂區方法，以及透過 JMP® Pro 的附加功能，可以在擬合模型平台中使用混合模型個性執行此類分析。”我不確定使用這些方法中的哪一個。 如果您知道自己在做什麼，那麼新增全因子重複測量變異數分析可能會有所幫助。 我計劃學習如何使用它，因為我還有 35 個與此圖表非常相似的圖表，我需要對其進行統計。
非常感謝您的幫忙。 對此，我真的非常感激。
這個問題很常見。 請閱讀本 JMP 技術說明，了解重複措施。
凱特，一些問題/評論...每個治療都“運行”多次。 這些是多種動物嗎？ 還是同一種動物在不同的時間段「奔跑」？ 這些可能是獨立事件，因此可以在模型中使用。 看起來你平均了這些？ 為什麼？ 在對它們進行平均之前，您是否查看了治療內的變化？ 在總結之前始終尋找不尋常的數據點。
關於重複數據點，我的想法如下：
1. 重複的問題始終與治療的效果有關。 如果治療組合相同且您有多個數據點，那麼通常這些都是重複的。 這些不應被視為獨立事件。 如果處理在資料點之間發生變化，我們將這些實驗單位稱為實驗單位，並且可以將其視為獨立事件。
2. 如何處理多個數據點的問題沒有明確的答案。 這取決於您希望這些數據點定量描述什麼。 以下是一些可能性：
- 取數據的平均值（10 分鐘內）。 這描述了10分鐘資料的集中趨勢。
- 取資料的標準差。 這描述了與 10 分鐘相關的變化。
- 取最小值或最大值。 可能要看看治療的極端情況。
- 取穿過資料的線的斜率。 這可能描述了變化率。
3. 為了獲得總計統計數據，您可以堆疊 10 分鐘的列，然後透過處理總計堆疊的列。
我附上了堆積和匯總的數據表。
