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 理事会、
私は現在、4 つの異なる薬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、各血中濃度と線量のデータを異なるサブグループ（男性、女性、思春期前、思春期後など）で比較するように簡単に指示しました. 実際には、彼は多変量解析を使用してグループ内の ap vale を計算するように私に言いました (Y = 投与量 + 医薬品別の血中濃度データ、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、標準のスピアマン検定を使用しました。 それに加えて、彼は私に投与量と血中濃度の中央値をそれぞれ計算するように頼んだのですが、私たち二人とも方法がよくわかりませんでした... これまでに見つけたのは、多変量解析を使用してそれぞれの平均値を計算する方法だけでした。そのため、JMP に詳しい人に聞くのが最善だと考えたので、詳しい人に連絡を取りました。
助けてくれてありがとう、どうもありがとう！
現在、macOS Big Sur 11.6 と JMP バージョン 16.0.0 を使用しています。
左側の下部近くにある [集計統計の追加] オプションを選択します。
Re: 多変量解析で 2 つの連続変数を比較する場合の中央値の計算ありがとうございました！ 質問が 1 つありますが、その部分を見逃している可能性があります。このインターフェイスで、用量とレベルの全体的な中央値 (男性と女性全体) をどこで見つけることができますか?
Re: 多変量解析で 2 つの連続変数を比較する場合の中央値の計算必要なものと、それを JMP に依頼する方法のほとんどを見つけたようです。
中央値に関しては、Tabulate プラットフォームは用途の広い集計ツールです。 [分析] > [集計] を選択して開始します。 ドラッグアンドドロップツールです。 変数は、データのグループ化または分析に使用されます。 私はビッグクラス使用するサンプル データ フォルダ内のデータ テーブル身長と重さ実際の線量と血中濃度変数の代わりに。 使った年とセックスグループ化変数として。 データテーブルは次のとおりです。
これがTabulateの結果です：
Tabulate の使用方法は、この章JMP ヘルプから。 この回答が残りの質問の助けになることを願っています!
Re: 多変量解析で 2 つの連続変数を比較する場合の中央値の計算そして問題は、「平均投与量」と「平均血中濃度」をどのように計算するかです。
つまり、「そして問題は、「投与量の中央値」と「血中濃度の中央値」をどのように計算するかです.
Re: 多変量解析で 2 つの連続変数を比較する場合の中央値の計算正直なところ、どちらとも言えません。 私が言ったように、私は主にPIの指示に従って仕事をしています。 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できます。
基本的に、多変量解析を使用して、Spearmans 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、「平均投与量」と「平均血中濃度」をどのように計算するかです。
Y --> 1) 中レベル 2) 中用量
--> a) 薬のリスト b) 性別など
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。 「簡易統計」で平均値にアクセスできるので
Fit モデルを使用して、グループ全体で p 値を計算し、y を x で計算して、
"N" --> * 抗精神病薬の投与量と血中濃度に関する情報が得られるベースライン後の採血回数 (患者あたり最大 3 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場合の中央値の計算このような場合、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、相互作用などの重要な効果を見逃す可能性もあります。
また、ノンパラメトリック検定は、パラメトリック検定の仮定が成り立つ場合、パラメトリック検定より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 + 投与量 + 性別 + 年齢 + ... + 投与量*性別 + 投与量*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場合の中央値の計算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値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。分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、表ではこれらのさまざまな方法をグループ化できます.他の変数の効果や相関関係を考慮した後、値の残差を見つけようとしている可能性がありますか?
例が役立つ場合があります。
