多変量解析で2つの連続変数を比較する際の中央値の計算
親愛なるJMPボード、
私は現在、4つの異なる薬剤の投与量と血中濃度を比較する生物医学データセットに取り組んでいます。 私のPIは、さまざまなサブグループ（男性、女性、思春期前、思春期後など）で各血中濃度と用量のデータを比較するように簡単に指示しました。 実際に話された彼は、多変量解析を使用してグループ内の評価を計算するように私に言いました（Y =用量+薬剤別の血中レベルデータ、たとえば性別、民族、年齢）。 グループ内のp値を計算するために、標準のスピアマンの検定を使用しました。 それに加えて、彼は私に用量と血中レベルのそれぞれの中央値を計算するように頼みました、しかし私たちの両方は本当に方法を知りませんでした... これまでに見つけたのは、多変量解析を使用するときにそれぞれの平均値を計算する方法だけでした。ですから、JMPに詳しい人に聞いてみるのが一番いいのではないかと思ったので、もっとよく知っている人に連絡を取ります。
助けてくれてありがとう、大いに感謝します！
現在、macOS Big Sur11.6とJMPバージョン16.0.0を使用しています。
私はこれを数回読みましたが、あなたが何をしようとしているのか理解するのに苦労しています。 多変量解析のコンテキストで平均と中央値を計算することは、私にはあまり意味がありません。配布プラットフォームは、中央値と平均を計算するのに役立ち、表でこれらのさまざまな方法をグループ化できます。他の変数の効果または相関を考慮した後、値の残余を見つけようとしているのでしょうか。
例が役立つかもしれません。
Re：多変量解析で2つの連続変数を比較するときに中央値を計算するこのような場合、データのサブグループを分析しないように警告します。 仮説検定の力を劇的に弱めます。 また、重要な相互作用などの効果を見逃す可能性があります。
また、パラメトリック検定の仮定が成り立つ場合、ノンパラメトリック検定はパラメトリック検定よりも検出力が低くなります。
重回帰を使用して平均応答をモデル化し、残差を分析して、データが回帰の仮定をどの程度満たしているかを評価することをお勧めします。 血中濃度=切片+用量+性別+年齢+ ... +用量*性別+用量*年齢+ ...でモデル化し、すべてのデータを一緒にモデル化します。
見るこの章詳細と例については、JMPヘルプを参照してください。
Re：多変量解析で2つの連続変数を比較するときに中央値を計算する私はあなたに正直です、私は本当にどちらも言うことはできません。 私が言ったように、私は主に私のPIが私に指示したことに従って働いています。 ただし、作業を依頼されたテーブルのスクリーンショットを投稿することはできます。
基本的に、私は多変量解析を使用して、スピアマンを介してグループ内の相関係数とp値を計算します。そして問題は、「平均線量」と「平均血中濃度」をどのように計算するかです。
Y-> 1）中程度のレベル2）中程度の用量
-> a）薬のリストb）例：性別
コマンドのリストで中央値を見つける方法を探していました。 「簡単な統計」で平均値にアクセスできるので
Fitモデルを使用して、グループ全体のp値を計算し、yをxで計算します。
「N」-> *抗精神病薬の投与量と血中濃度に関する入手可能な情報を含むベースライン後の採血数（患者あたり最大3つの時点、つまり4、8、12週目）。
それが私が提供できるすべての情報です。
Re：多変量解析で2つの連続変数を比較するときに中央値を計算するそして問題は、「平均線量」と「平均血中濃度」をどのように計算するかです。
私は「そして問題は「半数致死量」と「中央値血中濃度」をどのように計算するかということを意味しました。
