こんにちは皆さん-
ウィルコクソンの符号付き順位検定を使用して、トレーニングセッションの前後のスキルの自己評価を比較しています。 データは1〜5のリッカート型尺度、つまり順序です。 男性と女性を比較して、一方のグループが他方よりもトレーニングの恩恵を受けているかどうかを確認したいのですが、これがJMPで実行できるかどうかはわかりませんか？ 当然、分析を階層化して、女性の男性の違いはXで、男性の違いはYであると言えますが、JMPには、有意性を示すために実行できる統計的検定がありますか？ 誰か知ってる？
ではごきげんよう
だからあなたは前後の「治療」を持っています。 現在、別の変数Genderを追加しています。 したがって、2つの「X」変数がある場合、YをXで近似することは適切ではありません。 実際、クラスカル・ウォリスが適切であったかどうかはわかりません。ビフォーアフター構造により、観測値がペアになっていると私は信じています。 各科目には、前のスコアと後のスコアがあります。 つまり、ブロックされた設計があり（各サブジェクトはブロックと見なされる可能性があります）、フリードマン検定の方が適切である可能性があります。
だから私が見たものを考えると（そして私はすべての情報を持っていないことを知っているので、私のアプローチを検討してください、しかしそれが正しいという保証はありません）あなたのデータは私の架空のJMPファイル（OriginalTable.JMP）のように見えるかもしれません。 単にBeforeスコアとAfterスコアの差であるDifferenceという列を追加しました。 差異スコアは、さまざまな主題を考慮に入れます。 後のスコアが3の場合は低く見えるかもしれませんが、その被験者の前のスコアが1の場合、トレーニングは引き続き成功しています。 そのため、分析では主題を考慮に入れる必要があります。
最初の分析を模倣するには、2つの方法があります。 差異スコアの分布を使用しました。 その分析を「性別のない分析」という名前のスクリプトとして保存しました。 [差異]列を作成する代わりに、[前]列と[後]列で[一致したペア]プラットフォームを使用することもできます。 その分析は、「性別のない一致したペア」スクリプトとして保存されます。
分析に性別を追加するには、Before列とAfter列をスタックする必要がありました。 そのテーブルも添付されており、「スタックデータ」と呼ばれます。 必要がないため、このテーブルの[差異]列は保持しませんでした。 データ列（スコア）を継続として残しました。 まず、分析のために、データを序数にして、フィットモデルを使用しました。 モデルでは、性別、前/後、および交互作用を使用しました。 データは順序であったため、モデリングは順序ロジスティック回帰です。 この分析は、「性別の順序モデル」として保存されます。
また、データを連続化した後、同じモデルをデータに適合させます。 そのスクリプトを「ContinuousYwithGender」として保存しました。 結果は似ていますが、わずかに異なります。
どちらの方法でも引数があるため、データを順序のままにするか、連続にするかを選択できます。
これがお役に立てば幸いです。
