Anleitung zu geeigneten AnalysenIch versuche, JMP und die entsprechenden Statistiken neu zu lernen. Ich würde mich sehr über Hilfe bei der Ermittlung der für den Datensatz am besten geeigneten Analysen freuen. Ich habe einen Datensatz von Walbeobachtungen, die aus Luft- und Schiffsvermessungen mit 3 verschiedenen Umweltkovariaten [Entfernung vom Ufer (km), Tiefe (m) und Meeresoberflächentemperatur (SST Grad C)] gesammelt wurden.
Ich habe die zusammenfassenden Statistiken nur für die (1) Kovariaten und (2) für die Kovariaten X-Arten ('allgemeiner Name kurz') angehängt.
Im Allgemeinen sind die Daten zumindest für die Entfernung vom Ufer und die Tiefe nicht normal verteilt und heteroskedastisch. Auch Varianzen sind nicht homogen, daher erwarte ich, dass nichtparametrische Tests der richtige Weg sind.
Die Fragen, die mich interessieren, lauten wie folgt:
(1) Gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen den Arten für drei verschiedene Variablen?
- Entfernung vom Ufer
- Tiefe
--SST?
(1a) Gibt es einen saisonalen Verteilungseffekt basierend auf den drei oben genannten Variablen? (Dh zwischen Winter, Frühling, Sommer, Herbst)?
(2) Gibt es einen signifikanten Unterschied in der Gruppengröße zwischen den Jahreszeiten?
(2b) Gibt es einen Einfluss der Arten auf die Gruppengröße nach Jahreszeit?
Ich würde mich sehr über eine Anleitung freuen, welche Analysen am besten geeignet sind und wie die Ergebnisse der ausgewählten Tests ordnungsgemäß gemeldet werden können.DANKE!!
AnalytikGrafikBetreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenWillkommen in der Community. Ich habe einige Fragen und dann einige Vermutungen. Wie wurden die Daten erfasst? Können Sie die JMP-Tabelle anhängen? Angenommen, die Antwort besteht aus Zähldaten. Wie viele Sichtungen gibt es? Wie sicher sind Sie von der Richtigkeit der Daten? Sind die saisonalen Daten und Zeitreihen im Datensatz? Ich beginne immer mit dem Betrachten der Daten. Versuchen Sie es mit Graph Builder, und Sie können die Variablen in den Ablagezonen ablegen, um die Daten auf viele Arten anzuordnen. Dann vielleicht logistische Regression (oder Standard-Kleinste-Quadrate, wenn genügend Zähldaten vorhanden sind). Überprüfen Sie auch die Multikollinearität (VIFs oder multivariate Methoden> Multivariate) und Ausreißerdatenpunkte.
Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenSchauen Sie sich dieses Beispiel an. Es ähnelt Ihrem Problem und könnte Sie in die richtige Richtung bringen.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/simple-split-plot-or-repeated-measures-model.shtml
Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenIch lasse andere auf nicht parametrische Tests antworten. Aber ich würde zumindest Protokolltransformationen versuchen (was die Verteilung besser verhalten sollte) und dann ANOVA (natürlich das Negativ der Tiefe nehmen, bevor Protokolle erstellt werden). Selbst wenn die Varianzen ungleich sind, habe ich selten (sehr selten) den Eindruck, dass es einen deutlichen Einfluss auf die Ergebnisse hat, einen differenzierteren Test durchzuführen. Es scheint auch, dass Sie Kombinationen der Kovariaten untersuchen möchten, daher wäre es mein nächster Vorschlag, ein Modell anstelle von Y durch X anzupassen.Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenIch danke jedem von euch vielmals für das Feedback! Ich kann Ihnen nicht sagen, wie dankbar ich für diese Anleitung bin, da ich mich selbst wieder unterrichte und mich zu diesem Zeitpunkt in all den Kaninchenlöchern, in die ich gegraben habe, ziemlich naiiv und begraben fühle.
Ich hatte nicht über wiederholte Maßnahmen nachgedacht, daher schaue ich mir das Beispiel mit dem gesendeten Link genauer an. Ich habe erwartet, dass nichtparametrische Tests der richtige Weg sind, also werde ich diese anderen Vorschläge untersuchen. Dankeschön!
Ich bin sehr zuversichtlich in die Daten. In den fast 20 Jahren der Studie wurde alles systematisch gesammelt, verwaltet und auf der Grundlage von Standardprotokollen auf QAQC überprüft. Die einzigen Daten, die nicht direkt erfasst wurden, sind die Umweltdaten. Es wurde von Movebank, einer seriösen und angesehenen Website für Umweltdaten und Tierverfolgungsdaten, kommentiert ( https://www.movebank.org/cms/movebank-content/envdata-products ). Nicht allen Sichtungen sind Umweltdaten zugeordnet.
ich
Die Fragen, die ich zu den am besten geeigneten Analysen habe.
- Bestimmen Sie, ob es einen Unterschied in der Gruppengröße zwischen den Jahreszeiten gibt.
- Bestimmen Sie, ob es Unterschiede zwischen den Arten in Bezug auf Tiefe, Entfernung zum Ufer und SST gibt.
In Bezug auf Ausreißer habe ich mich auch im Hinblick auf die Umweltdaten darüber gewundert. Es gibt einige Punkte, deren Tiefe außergewöhnlich groß ist, aber es gibt mehrere Aufzeichnungen in der Tiefe von 3000 Metern für 3 verschiedene Arten, von denen bekannt ist, dass sie Zeit vor der Küste in der Nähe von Tiefwasserschluchten verbringen. Daher bin ich vorsichtig, wenn es darum geht, diese "Ausreißer" zu entfernen spiegeln sehr gut ökologisch interessante und gültige Beobachtungen wider.
Danke noch einmal!
