우리는 신경 장애 환자에서 바이오마커 X와 운동 중증도 점수 Y 사이에 선형 관계가 있는지 여부를 명확히 하고자 합니다. 나이와 생물학적 성별이 바이오마커 X에 영향을 미치기 때문에 우리는 이들을 공변량으로 간주했습니다. 부분 피어슨 상관 관계를 사용하여 변수 간의 연관성을 추정하고 연령과 성별의 영향에 대해 선형 조정했습니다. JMP를 사용하여 연령 및 성별 조정 바이오마커 X 대 운동 중증도 점수 Y의 산점도를 얻는 방법을 알려주시면 대단히 감사하겠습니다.
'...나이와 성별의 영향에 대해 선형적으로 조정된...'이 의미하는 바가 100% 명확하지 않지만 어떤 방식으로든 바이오마커 X 값을 수정했다고 가정하겠습니다. 그렇다면 Graph Builder에서 조정된 바이오마커 X 변수를 'x' 변수로 사용하고 운동 중증도 점수를 'y'로 사용할 수 없는 이유는 무엇입니까? 그저 웃는 얼굴로 4개의 'x' 변수 모두와 다변량 플랫폼의 운동 심각도 점수를 산점도 행렬로 표시할 수도 있습니다. 정말 재미있을 것 같죠?
당신의 답변에 감사드립니다.
간단한 질문일 수 있지만, 연령별, 성별별로 변수를 조정하는 방법에 대해 의견을 주시면 감사하겠습니다.
알겠습니다. 아래는 귀하의 질문에 대한 답변입니다
1. 문제가 있는 영역...프로세스 지식이 먼저 오고 분석보다 먼저 옵니다.
→알았어.
2. 측정 시스템은 얼마나 반복 가능하고 재현 가능합니까?
→얼마나 재현 가능한지는 불분명하지만, 설명변수와 종속변수 사이에는 상관관계가 있습니다. 연령이나 성별에 맞춰서 조정해 보고 싶습니다.
3. 데이터는 어떻게 수집되었나요? 경로는...설계된 실험, 우연/관찰(샘플링 프로토콜, 제외, 제한 사항 등), 숙제(이 경우 교수와 문제를 일으키고 싶지 않습니다.)일 수 있습니다. .) 책에서는 규제/규정 준수 요구 사항 등의 영향을 받는 연구 조사가 나와 있습니다.
→관찰적
4. 데밍의 열거적 관점과 분석적 관점에서 본 연구의 목적은 무엇입니까?
→설명변수와 종속변수의 상관관계를 보고 싶은데, 이때 연령, 성별에 따라 설명변수를 조정하고 싶습니다. 조정된 변수를 출력하고 싶습니다.
5. 보다 기계적인 측면에서...어떤 버전의 JMP를 실행하고 있습니까? 이는 JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics 사이에 큰 차이가 있기 때문에 데이터 분석 관점에서 가능한 것에 영향을 미칩니다. 그리고 지금까지 제공한 내용도 거의 없습니다. 이러한 JMP 제품 중 어느 하나라도 딱 맞는 능력.
→JMP
