適切な分析に関する指導JMP と使用する適切な統計を再学習しようとしています。 データセットを考慮してどの分析が最も適切かを判断するのに役立てていただければ幸いです。 私には、3 つの異なる環境共変量 [海岸からの距離 (km)、深さ (m)、海面温度 (SST ℃)] を含む航空および船舶調査から収集したクジラ目撃情報のデータセットがあります。
(1) 共変量のみ、および (2) 共変量 X 種 (「通称略称」) の概要統計を添付しました。
一般に、データは正規分布しておらず、少なくとも海岸からの距離と深さに関しては不均一分散的です。 また、分散は均一ではないため、ノンパラメトリック検定が適していると思います。
私が興味のある質問は次のとおりです。
(1) 3 つの異なる変数に関して種間に有意な差はありますか?
--海岸からの距離
- 深さ
――SST？
(1a) 上記 3 つの変数に基づく分布には季節的影響がありますか。 （つまり、冬、春、夏、秋の間）？
(2) 季節ごとにグループの規模に大きな違いはありますか?
(2b) 季節によるグループのサイズに対する種の影響はありますか?
データが与えられた場合に最も適切な分析は何か、および選択したテストの結果を適切に報告する方法についてご指導いただければ幸いです。ありがとう！！
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 適切な分析に関する指導ごめんなさい、今日は拘束されています。 JMPファイルを添付してみてはいかがでしょうか？
データの有効性に関する私の質問には、同じクジラが複数回数えられていることがどのようにしてわかるのかということが含まれます。 外れ値のデータ ポイントを探すという私の提案は、それらを削除できるようにするためではありません。 多くの場合、これらはデータセットの中で最も有益な部分ですが、定量的分析を歪める可能性があることを認識する必要があります。
Re: 適切な分析に関する指導フィードバックをくださった皆さんに本当に感謝しています！ この時点で、私は自分自身を見つめ直し、非常にナイーブで自分が掘ったウサギの穴に埋もれていると感じているので、この指導にどれほど感謝しているか言葉では言い表せません。
繰り返しの対策を考慮していなかったので、送信されたリンクを使用して例を詳しく調べています。 ノンパラメトリック テストが最適な方法であると予想していたので、これらの他の提案を検討してみます。 ありがとう！
私はデータに非常に自信を持っています。 約 20 年間の研究を通じて、標準プロトコルに基づいて体系的に収集、管理、QAQC が行われました。 直接収集されなかった唯一のデータは環境データです。 これには、環境データと動物追跡データの信頼できる評判の高いサイトである Movebank からの注釈が付けられました ( https://www.movebank.org/cms/movebank-content/envdata-products ）。 すべての目撃情報に環境データが関連付けられているわけではありません。
私
最も適切な分析についての質問です。
- 季節ごとにグループのサイズに違いがあるかどうかを判断します。
- 深さ、海岸までの距離、および海面水温に関して種間に違いがあるかどうかを判断します。
外れ値の点ですが、これも環境データのところで疑問に思いました。 深さの点で例外的に大きいポイントがいくつかありますが、深海渓谷近くの沖合で過ごすことが知られている 3 つの異なる種について、深さ 3,000 メートルの記録がいくつかあります。 したがって、私はこれらの「外れ値」を削除する際には慎重になります。生態学的に興味深く有効な観察をよく反映しています。
再度、感謝します！
Re: 適切な分析に関する指導ノンパラメトリックテストに関しては他の人に回答してもらいます。 しかし、私は少なくとも対数変換（分布がより適切に動作するはずです）を試してから、ANOVA（もちろん、対数を取得する前に深さのマイナスを計算します）を試してみます。 たとえ分散が等しくないとしても、より高度な検定を行うことが結果に顕著な影響を与えると思われることはめったにありません (非常にまれです)。 また、共変量の組み合わせを調査する必要があるようです。そのため、Y を X で当てはめるのではなく、モデルを当てはめることが私の次の提案です。Re: 適切な分析に関する指導この例を見てください。 あなたの問題と似ているので、正しい方向に進むかもしれません。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/simple-split-plot-or-repeat-measures-model.shtml
Re: 適切な分析に関する指導コミュニティへようこそ。 いくつか質問があり、それから推測もいくつかあります。 データはどのように取得されたのでしょうか? JMPテーブルを添付していただけますか？ 応答がカウント データであると仮定すると、目撃情報は何件ありますか? データの正確さについてどの程度自信がありますか? 季節データと時系列はデータセットに含まれていますか? 私はいつもデータを見ることから始めます。 グラフ ビルダーを試してみると、変数をドロップ ゾーンにドロップして、さまざまな方法でデータを配置できます。 次に、ロジスティック回帰 (または、十分な数のデータがある場合は標準の最小二乗) を使用します。 また、多重共線性 (VIF または [多変量メソッド] > [多変量]) と外れ値のデータ ポイントもチェックします。
