선형 회귀 및 ANCOVA여보세요!
저는 신경의 서로 다른 두 영역 (근위 및 원위)에서 미토콘드리아 수와 축삭 영역 수를 비교하는 분석을 실행 중입니다.
먼저 회귀를 실행하려고했지만 두 그룹에서 일부 데이터 포인트가 누락 되었기 때문에 JMP는 누락 된 데이터 포인트로 회귀를 실행할 수 없다고 말합니다.
스택되지 않았지만 회귀 b / c 누락 된 데이터 포인트를 실행하지 않습니다.
그런 다음 데이터를 쌓았고 작동하는 것처럼 보였으므로 하나의 그래프에서 2 개의 선형 회귀를 얻을 수 있지만 이제 데이터가 쌓여 있고 하나의 그룹으로 만 인식되기 때문에 ANCOVA를 실행할 수 없습니다. 이 데이터에 대해 ANCOVA를 실행하는 방법에 대해 조언 해 주시겠습니까?
해석학데이터 테이블다른Re : 선형 회귀 및 ANCOVA상황에 따라 스택 형식의 데이터를 사용해야합니다. 즉, 축삭 영역에 대한 열, 근위 / 원 위에 대한 열, 미토콘드리아 수에 대한 열입니다.
하지만 제가 볼 수있는 데이터를 살펴보면 미토콘드리아 수가 근위 일 경우 항상 1입니다 (문제). 또한 분할 데이터 형식에서 근위 또는 원위 중 하나에 대한 미토콘드리아 수만 있고 둘다는 아님을 알 수 있습니다. 근위 / 원위의 효과를 확인하려면 두 가지 모두에 대한 데이터가 있어야합니다. 그것이 당신의 회귀가 작동하지 않는 이유입니다.
누락 된 값 (점으로 표시됨)은 0과 동일하지 않습니다. 데이터를 올바르게 입력하면 분석을 수행 할 수 있습니다.
Re : 선형 회귀 및 ANCOVA당신의 응답을 주셔서 감사합니다. 죄송합니다. 스크린 샷에는 표시되지 않지만 Proximal에는 1이 아닌 다른 값이 있습니다. 그러나 문제는이 데이터에 대해 ANCOVA를 실행하여 유전자좌 (근위 / 원위)의 주 효과와 유전자좌 x 축삭 영역 (회귀)의 상호 작용에 대한 p- 값을보고해야한다는 것입니다. 축삭 영역은 근위 대 원위가 결코 동일하지 않습니다. 이것이 바로 근위 또는 원 위에 대한 데이터 포인트이며 둘 다가 아닌 이유입니다. ANCOVA 및 회귀에 대해 이것을 고려할 방법이 없습니까?
Re : 선형 회귀 및 ANCOVA근위 축삭 영역과 원위 축삭 영역이라는 두 가지 입력 변수가 실제로있는 것처럼 들립니다. 데이터는 다음과 같아야합니다 (명백한 구성 데이터 포함).
근위 축색 영역 원위 축색 영역 #
5.2 4.87 2
5.4 5.1 1
그러나 이것이 의미가 있습니까? 즉, 나는 물체에 대해 같은 물체에 근위 영역과 원위 영역이있어 "일치"할 수 있다고 가정합니다.
이것은 다중 선형 회귀입니다. 원위부와 근위부 수가 다르기 때문에 "ANCOVA"를 수행 할 방법이 없습니다. 회귀 모델에서 사용할 관찰에 대한 응답이 있어야합니다.
