Estoy 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!!
Bienvenidos 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.
Echale 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
