Orientación sobre análisis apropiadosEstoy tratando de volver a aprender JMP y las estadísticas adecuadas para usar. Realmente agradecería ayuda para tratar de determinar qué análisis son los más apropiados dado el conjunto de datos. Tengo un conjunto de datos de avistamientos de ballenas recopilados de estudios aéreos y de barcos con 3 covariables ambientales diferentes [distancia desde la costa (km), profundidad (m) y temperatura de la superficie del mar (SST grados C)].
He adjuntado las estadísticas resumidas para las (1) covariables solamente y, (2) para las covariables X Species ('nombre común corto').
Por lo general, los datos no se distribuyen normalmente ni son heterocedásticos al menos para la distancia de la costa y la profundidad. Además, las variaciones no son homogéneas, por lo tanto, espero que las pruebas no paramétricas sean el camino a seguir.
Las preguntas que me interesan son las siguientes:
(1) ¿Existe una diferencia significativa entre especies para tres variables diferentes?
- distancia de la costa
- profundidad
--SST?
(1a) ¿Existe un efecto estacional de distribución basado en las tres variables anteriores? (Es decir, entre invierno, primavera, verano, otoño)?
(2) ¿Existe una diferencia significativa en el tamaño del grupo entre temporadas?
(2b) ¿Existe un efecto de las especies en el tamaño del grupo por temporada?
Sinceramente, agradecería orientación sobre cuáles son los análisis más apropiados para los datos y cómo informar adecuadamente los resultados de las pruebas elegidas.¡¡GRACIAS!!
AnalíticaGráficosRe: Orientación sobre análisis apropiadosBienvenidos a la comunidad. Tengo algunas preguntas y luego algunas conjeturas. ¿Cómo se adquirieron los datos? ¿Puede adjuntar la mesa JMP? Suponiendo que la respuesta es un recuento de datos, ¿cuántos avistamientos hay? ¿Qué tan seguro está de la exactitud de los datos? ¿Están los datos estacionales y las series de tiempo en el conjunto de datos? Siempre empiezo mirando los datos. Pruebe Graph Builder y puede colocar las variables en las zonas de colocación para organizar los datos de muchas formas. Luego, tal vez una regresión logística (o mínimos cuadrados estándar si hay suficientes datos de recuento). También verifique la multicolinealidad (VIF o métodos multivariados> multivariante) y puntos de datos atípicos.
Re: Orientación sobre análisis apropiadosEchale un vistazo a éste ejemplo. Es similar a su problema, podría llevarlo en la dirección correcta.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/simple-split-plot-or-repeated-measures-model.shtml
Re: Orientación sobre análisis apropiadosDejaré que otros respondan con respecto a las pruebas no paramétricas. Pero al menos probaría las transformaciones de registros (que deberían hacer que la distribución se comportara mejor) y luego ANOVA (tomar el negativo de la profundidad antes de tomar registros, por supuesto). Incluso si las variaciones son desiguales, raras veces (muy raramente) me ha parecido que tener un efecto marcado en los resultados hacer una prueba más sofisticada. También parece que debería querer investigar combinaciones de las covariables, por lo que ajustar un modelo en lugar de Ajustar Y por X sería mi siguiente sugerencia.Re: Orientación sobre análisis apropiados¡Les agradezco mucho a cada uno de ustedes por los comentarios! No puedo decirles lo agradecido que estoy por esta guía, ya que estoy volviendo a aprender a mí mismo y me siento bastante ingenuo y enterrado en todos los agujeros de conejo en los que he cavado, en este momento.
No había considerado medidas repetidas, así que estoy investigando más el ejemplo con el enlace que se envió. Esperaba que las pruebas no paramétricas fueran el camino a seguir, así que analizaré estas otras sugerencias. ¡Gracias!
Tengo mucha confianza en los datos. Todo se recopiló, gestionó y controló de forma sistemática según los protocolos estándar durante los casi 20 años del estudio. Los únicos datos que no se recopilaron directamente son los datos ambientales. Fue anotado por Movebank, un sitio respetado y de buena reputación para datos ambientales y datos de seguimiento de animales ( https://www.movebank.org/cms/movebank-content/envdata-products ). No todos los avistamientos tienen datos ambientales asociados.
yo
Las preguntas que tengo con respecto a los análisis más adecuados.
- determinar si hay una diferencia en el tamaño del grupo entre temporadas.
- determinar si existen diferencias entre las especies en cuanto a profundidad, distancia a la costa y SST.
Con respecto al punto sobre valores atípicos, también me pregunté sobre esto con respecto a los datos ambientales. Hay algunos puntos que son excepcionalmente grandes en profundidad, pero hay varios registros en los 3 mil metros de profundidad para 3 especies diferentes que se sabe que pasan tiempo en alta mar cerca de cañones de aguas profundas. Así que soy cauteloso al eliminar estos "valores atípicos", ya que pueden muy bien reflejan observaciones ecológicamente interesantes y válidas.
¡Gracias de nuevo!
