Cher conseil d'administration de JMP,
Je travaille actuellement sur un ensemble de données biomédicales comparant les doses et les taux sanguins de quatre médicaments différents. Mon IP m'a demandé en bref de comparer les données pour chaque niveau sanguin et dose dans différents sous-groupes (hommes, femmes, pré-, post-pubères, etc.). En pratique, il m'a dit d'utiliser une analyse multivariée pour calculer l'ap vale au sein des groupes (Y = Dose + données sur la concentration sanguine par médicament et par exemple le sexe ou l'origine ethnique ou l'âge). Pour calculer la valeur p au sein des groupes, j'ai utilisé un test de Spearmans standard. En plus de cela, il m'a demandé de calculer chacun la médiane de la dose et du niveau sanguin, mais nous ne savions pas vraiment comment... Tout ce que j'ai trouvé jusqu'à présent était un moyen de calculer une valeur moyenne pour chacun lors de l'utilisation d'une analyse multivariée.
Nous avons donc tous les deux pensé qu'il serait peut-être préférable de demander à des personnes qui connaissent mieux JMP et je m'adresse donc à toute personne susceptible de mieux connaître. Merci pour toute aide, très appréciée!
J'utilise actuellement macOS Big Sur 11.6 et JMP version 16.0.0.
Salut,
Je ne suis pas sûr de bien comprendre. Cependant, je pense que l'outil Résumé du menu Tableaux pourrait aider.
En utilisant un exemple de données sur les élèves (Big Class.jmp) du dossier d'exemples de données de JMP (Aide > Exemples de données > Exemples d'enseignement), nous pouvons obtenir la taille et le poids médians pour chaque groupe de sexe.
Nous sélectionnons la taille et le poids et choisissons la médiane dans la liste déroulante Statistiques. Ajoutez ensuite Sexe au rôle Groupe :
Vous pouvez voir les médianes dans le tableau récapitulatif résultant :
Ou vous pouvez utiliser Tabuler dans le menu Analyser pour obtenir un résultat similaire sous la forme d'un rapport :
(J'imagine que vous pouvez trouver comment le faire vous-même, mais faites le moi savoir si ce n'est pas le cas.)
est-ce que cela aide?
Soit dit en passant, je soupçonne qu'il y aurait de meilleures façons d'analyser vos données, mais je suppose que votre PI est le meilleur !
Salutations,
Phil
