Anleitung zu geeigneten AnalysenIch versuche, JMP und die entsprechenden Statistiken neu zu erlernen. Ich würde mich sehr über Hilfe bei der Bestimmung der für den Datensatz am besten geeigneten Analysen freuen. Ich habe einen Datensatz von Walsichtungen, der aus Luft- und Schiffsuntersuchungen mit drei verschiedenen Umweltkovariaten [Entfernung vom Ufer (km), Tiefe (m) und Meeresoberflächentemperatur (SST Grad C)] gesammelt wurde.
Ich habe die zusammenfassenden Statistiken nur für die (1) Kovariaten und (2) für die Kovariaten X Species („gemeinsamer Name kurz“) angehängt.
Im Allgemeinen sind die Daten zumindest für die Entfernung vom Ufer und die Tiefe nicht normalverteilt und heteroskedastisch. Außerdem sind die Varianzen nicht homogen, daher gehe ich davon aus, dass nichtparametrische Tests der richtige Weg sind.
Die Fragen, die mich interessieren, sind folgende:
(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 Saisons?
(2b) Gibt es je nach Jahreszeit einen Einfluss der Arten auf die Gruppengröße?
Ich würde mich sehr über Ratschläge dazu freuen, welche Analysen angesichts der Daten am besten geeignet sind und wie die Ergebnisse der ausgewählten Tests ordnungsgemäß gemeldet werden.DANKE SCHÖN!!
Qualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenTut mir leid, ich bin heute beschäftigt. Warum hängen Sie keine JMP-Dateien an?
Meine Frage zur Gültigkeit der Daten lautet: Woher wissen Sie, dass dieselben Wale mehr als einmal gezählt werden? Mein Vorschlag, nach Ausreißer-Datenpunkten zu suchen, besteht nicht darin, sie zu entfernen. Sie sind oft der aussagekräftigste Teil eines Datensatzes, Sie müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass sie die quantitative Analyse verzerren können.
Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenIch danke jedem von euch vielmals für das Feedback! Ich kann Ihnen gar nicht sagen, wie dankbar ich für diese Anleitung bin, da ich mich selbst neu lerne und mich zu diesem Zeitpunkt ziemlich naiv und in all den Kaninchenlöchern begraben fühle, in die ich mich gegraben habe.
Da ich keine wiederholten Maßnahmen in Betracht gezogen habe, schaue ich mir das Beispiel mit dem gesendeten Link genauer an. Ich hatte erwartet, dass nichtparametrische Tests der richtige Weg wären, also werde ich mir diese anderen Vorschläge ansehen. Danke schön!
Ich bin von den Daten sehr überzeugt. Alles wurde im Laufe der fast 20 Jahre dauernden Studie systematisch gesammelt, verwaltet und einer Qualitätskontrolle unterzogen, basierend auf Standardprotokollen. Die einzigen Daten, die nicht direkt erfasst wurden, sind die Umweltdaten. Es wurde von Movebank kommentiert, einer seriösen und angesehenen Website für Umweltdaten und Tierverfolgungsdaten ( https://www.movebank.org/cms/movebank-content/envdata-products ). Nicht alle Sichtungen verfügen über zugehörige Umweltdaten.
ICH
Die Fragen, die ich bezüglich der am besten geeigneten Analysen habe.
- Stellen Sie fest, ob es zwischen den Jahreszeiten Unterschiede in der Gruppengröße gibt.
- Stellen Sie fest, ob es Unterschiede zwischen den Arten in Bezug auf Tiefe, Entfernung zum Ufer und SST gibt.
Bezüglich der Frage zu den Ausreißern habe ich mich auch im Hinblick auf die Umweltdaten gefragt. Es gibt einige Punkte, die außergewöhnlich große Tiefen aufweisen, aber es gibt mehrere Aufzeichnungen in der Tiefe von 3.000 Metern für drei verschiedene Arten, von denen bekannt ist, dass sie sich vor der Küste in der Nähe von Tiefwasserschluchten aufhalten. Daher bin ich vorsichtig, wenn es darum geht, diese „Ausreißer“ zu entfernen, so sehr sie auch sein mögen geben ökologisch interessante und valide Beobachtungen sehr gut wieder.
Danke noch einmal!
Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenIch lasse andere zu nichtparametrischen Tests antworten. Aber ich würde es zumindest mit Protokolltransformationen versuchen (die die Verteilung besser verhalten sollten) und dann mit der ANOVA (natürlich zuerst 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 anspruchsvolleren Test durchzuführen. Es scheint auch, dass Sie Kombinationen der Kovariaten untersuchen möchten, daher wäre die Anpassung eines Modells anstelle von „Fit Y by X“ mein nächster Vorschlag.Betreff: Anleitung zu geeigneten AnalysenSchauen Sie sich dieses Beispiel an. Es ähnelt Ihrem Problem und bringt Sie möglicherweise in die richtige Richtung.
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 AnalysenWillkommen in der Community. Ich habe ein paar Fragen und dann ein paar Vermutungen. Wie wurden die Daten erfasst? Können Sie die JMP-Tabelle anhängen? Angenommen, es handelt sich bei der Antwort um Zähldaten. Wie viele Sichtungen gibt es dann? Wie sicher sind Sie von der Richtigkeit der Daten? Sind die saisonalen Daten und Zeitreihen im Datensatz enthalten? Ich beginne immer mit einem Blick auf die Daten. Probieren Sie Graph Builder aus und Sie können die Variablen in den Drop-Zones ablegen, um die Daten auf vielfältige Weise anzuordnen. Dann vielleicht logistische Regression (oder standardmäßige kleinste Quadrate, wenn genügend Zähldaten vorhanden sind). Überprüfen Sie auch auf Multikollinearität (VIFs oder Multivariate-Methoden > Multivariate) und Ausreißer-Datenpunkte.
