데이터 포인트 가변성열의 값에 고유 한 오류 또는 불확실성이 있음을 JMP에 알리는 방법 (열 속성?)을 찾고 있습니다. 예를 들어 분석 과학자가 20ppm +/- 3에서 오염 물질의 존재를보고 할 수 있으며 컬럼의 모든 데이터는 +/- 3ppm입니다. 할 수 있습니까? 나는 분석 과학자가 모든 반복 측정을 공유하는 것을 선호하지만 때로는 반복 측정이 이루어지지 않고 때로는보고가 불가능하며 때로는 장기적인 변동성 또는 오류가 잘 알려져 있습니다. 감사.
Re : 데이터 포인트 가변성여기에 내 2 센트.
모든 통계 소프트웨어와 마찬가지로 포인트 변동성을 데이터에 직접 통합 할 수있는 방법은 없습니다. 왜? 변동성은 매번 추정되어야하기 때문입니다. 특정 관찰에 대해 얼마나 많은 오류가 "관찰"되었는지 알 수 없습니다. 20 +/- 3의 값은 sd가 3 인 정규 분포입니까? 아니면 +/- 3의 범위입니까? 그리고 그 특정 설정에 대해 그 당시에 실제로 +/- 1 이었다면 어떨까요? 따라서 해당 오류를 추정하려면 복제가 필요합니다. 또한 메서드를 만들 때 표시되는 오류가 반드시 향후 표시 될 오류는 아닙니다. 모든것은 변한다. 각 연구에 대해 오류를 추정해야합니다.
또한 궁극적으로 오류는 통계 테스트 (단일 점이 아닌 평균에 대한 결정)에 필요합니다. 즉, 표준 편차 (일반적으로 점 변동성으로보고되는 것)가 아닌 표준 오류가 실제로 필요함을 의미합니다. 표준 오차에는 n의 제곱근이 필요하므로 n은 무엇입니까? n = 1이어야합니까? 장기 변동성을 알고있는 경우이를 기반으로 자체 테스트를 작성할 수 있지만 다시 표준 편차가 아닌 표준 오류가 필요합니다.
요점은 그 정보로 무엇을 하시겠습니까? 어떻게 통합 될 수 있다고 생각하십니까? 원하는 작업을 기반으로 자신 만의 프로 시저를 만들 수 있지만 구축해야 할 수도 있습니다.
Re : 데이터 포인트 가변성Dan, "요점은 그 정보로 무엇을 하시겠습니까? 어떻게 통합 될 수 있다고 생각하십니까?" 데이터에 대한 그래픽 분석을 통해 오차 막대를 표시하고 싶습니다. 단일 데이터 포인트 또는 주어진 조건 세트에 대한 작은 데이터 세트가있는 경우 분석 화학자는 데이터를보고 "모두 동일합니다"라고 말하지만 사용 가능한 몇 가지 데이터 포인트를 기반으로 통계는 "그들"이라고 말합니다. re different ". 내 마음 속으로 나는 "그들이 측정에 내재 된 오류에 대해 알고 있기 때문에 아마도 옳은 것 같다"라고 말하지만, 나는 데이터가 없기 때문에 그것을 기록하고 플롯 할 수 없다. 그것으로 테스트 / ANOVA.
Re : 데이터 포인트 가변성언제든지 각 관측치의 변동성을 나타내는 열을 추가 할 수 있습니다. 이 열은 오차 막대를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이것을 보여주는 스크립트가있는 데이터 테이블을 첨부했습니다.
오차 막대에는 표준 형식이 없습니다. 사람들은 여러 가지 방법으로 사용합니다. 오류 표시 줄이 나타내는 내용과 사용 방법을 설명해야합니다. 단일 지점을 기반으로하는 오차 막대는 확실히 표준이 아니며 데이터 분포를 통합하지 않으므로 데이터 비교에 적합하지 않습니다. 오차 막대는 개별 점의 분포에 대해 종종 사실이 아닌 대칭을 가정합니다. 비교는 일반적으로 데이터 포인트가 아닌 평균으로 수행되므로 분포를 이해할 수 있습니다 (중앙 한계 정리 감사합니다!).
Re : 데이터 포인트 가변성고마워 댄. 오류 열을 사용하여 JMP에서 오류 막대를 만드는 빠른 방법을 모르겠습니다. 각 값에 해당하는 높은 값과 낮은 값을 만들어 Excel에서 "인공적으로"할 수 있으며 데이터를 JMP로 가져 오지만 약간 힘들어 보입니다. 오류 열의 데이터를 직접 사용하는 방법이 있습니까?
Re : 데이터 포인트 가변성예! 마지막 게시물에 있던 JMP 파일의 스크립트를보십시오. 저는 Graph Builder를 사용했습니다. X 열 (이름이 좋지 않아 죄송합니다!)을 Y 축으로 드래그합니다. 그룹 열을 X 축으로 끕니다. 오류 열을 간격 역할로 끕니다.
단계를 보여주는 작은 비디오를 첨부했습니다.
