Comment obtenir l'intervalle de confiance (IC) et faire un test t avec des distributions multiples dans un histogramme (en tant que données d'entrée directes) ?Les données d'entrée sont déjà l'histogramme en %.Il y a 5 échantillons au total. Chaque échantillon comprend 2 distributions (position inférieure et position supérieure). Le but est de calculer la différence entre les 2 moyennes (physiquement, c'est une hauteur). Les données brutes (´´CI_t test_data_Q12345.jmp´´) sont jointes.
Des questions:
- Comment obtenir les statistiques pour chaque distribution (position basse et position haute) ?
- Comment déduire les statistiques de taille de chaque échantillon (1 à 5) ?
- Comment obtenir le test t et test équivalent comparer les 5 hauteurs déduites ?
Merci beaucoup pour votre aide!
AnalytiqueTableau de donnéesRe : Comment obtenir l'intervalle de confiance (IC) et effectuer un test t avec des distributions multiples dans un histogramme (en tant que données d'entrée directes) ?salut @Kate ,
Pour moi, il semble que vous deviez faire un test ANOVA des données. Utilisez la plate-forme Fit Y by X et utilisez um comme Y et le numéro d'échantillon comme X. Cela affichera une image comme celle-ci :
Ensuite, allez sur le bouton rouge à côté de Oneway et sélectionnez Means/Anova. Vous devriez obtenir ceci :
Notez que le "Prob > F" est <.0001, cela signifie donc que le numéro d'échantillon a une forte probabilité d'expliquer une partie de la variation du Y (um). Avant de continuer, vous souhaiterez effectuer un test de variance inégale pour voir si la variance d'un numéro d'échantillon à l'autre est identique ou différente. Encore une fois, bouton rouge chaud, puis sélectionnez variance inégale. Vous devriez obtenir ceci :
Tous les tests de variance inégale ont Prob > F pour être <.0001, ce qui signifie que les variances ne sont PAS égales. Mais, le test de Welch a également un Prob> F à <.0001, donc même si les variances ne sont pas égales, vous pouvez continuer avec la comparaison ANOVA. Ensuite, vous POUVEZ faire un test Student's-t, mais comme vous avez plus de deux niveaux (le nombre de niveaux pour le numéro d'échantillon est de 5), vous voudrez en fait faire un test TukeyHSD. Si vous faites un Student's-t sur cet ensemble de données, vous pourriez dire à tort qu'il n'y a pas de différence alors qu'il y a réellement une différence, erreur de type II (je pense).Encore une fois, allez sur le bouton rouge, puis sur Comparer les moyens> Toutes les paires, Tukey HSD. Vous devriez obtenir ceci :
Vous pouvez voir qu'il y a un certain chevauchement entre les niveaux 2 et 5, mais sinon, il existe des différences distinctes dans les moyens. Au sein de la plateforme Oneway, vous pouvez effectuer un test d'équivalence. Encore une fois, appuyez sur le bouton rouge puis sélectionnez Test d'équivalence. Pour l'hypothèse de variance, vous devrez sélectionner Variances inégales puisque les tests sont tous revenus avec des valeurs de p très faibles. Vous devrez alors entrer une valeur qui sera pratiquement équivalente ou non. Vous obtiendrez alors ceci (j'ai mis en 0.2):
Ce que cela vous dit (compte tenu de ma valeur d'équivalence), c'est que 3 des 10 comparaisons par paires sont différentes tandis que les 7 autres sont pratiquement équivalentes.
Pour obtenir les statistiques sur les distributions, cliquez sur l'icône Distribution dans JMP (ou allez Analyser > Distribution, transformez um en Y et le nombre d'échantillons en By. Si vous cliquez ensuite sur le bouton rouge à côté de Statistiques récapitulatives, vous pouvez personnaliser ce que vous voyez. Dans ce cas, j'ai également sélectionné Minimum et Maximum pour figurer dans les statistiques récapitulatives. Si vous maintenez le bouton CTRL enfoncé tout en faisant cela, il le "diffusera" à toutes les autres distributions (pour chaque échantillon) et vous obtiendrez toutes les données dont vous avez besoin. Si vous souhaitez analyser davantage les choses, vous pouvez cliquer avec le bouton droit sur les données dans les statistiques récapitulatives et sélectionner Transformer en tableau de données combinées. Très utile. Voici un exemple pour l'échantillon numéro 1.
Je joins la table de données et les scripts d'origine pour que vous puissiez voir ce que j'ai fait.
Par curiosité, si vous pouvez partager, quelle analyse NanoScope utilisez-vous (instrumentation) ? Je suis un nano-physicien.
J'espère que cela t'aides!,
DS
Re : Comment obtenir l'intervalle de confiance (IC) et effectuer un test t avec des distributions multiples dans un histogramme (en tant que données d'entrée directes) ?Bonjour Kate, je ne suis pas sûr de comprendre ce que vous essayez de faire. Il y a certaines choses sur lesquelles j'ai besoin d'éclaircissements :
1. Il y a deux tableaux joints qui sont complètement identiques (à la fois du nom et du contenu - vérifiés avec les tableaux de données de comparaison dans JMP)
2. tu parles de haut et de bas, qu'est-ce que tu veux dire par là ? Si je fais la distribution de um et %, je vois que pour chaque échantillon um est distribué presque uniformément, et % beaucoup à 0 ou près de jusqu'à des valeurs uniques proches de 18. Je ne vois pas deux distributions différentes dans un échantillon. Qu'est-ce qui me manque ?
Je suppose qu'avec ces informations (et vérifiez si les données sont correctes), nous pouvons travailler sur vos questions et comment calculer ce dont vous avez besoin.
3. Que voulez-vous dire par histogramme en % ?
Re : Comment obtenir l'intervalle de confiance (IC) et effectuer un test t avec des distributions multiples dans un histogramme (en tant que données d'entrée directes) ?Bon, je pense que je n'ai pas assez regardé la photo. Donc % a deux pics au cours de um et vous aimeriez obtenir la position des pics, ou des informations sur la propagation des données autour du premier pic (en bas) et la même chose pour les valeurs autour du deuxième pic (en haut ).
Avec la hauteur, vous voulez obtenir la valeur um moyenne pour les distributions supérieure et inférieure et comparer les positions supérieures des 5 échantillons entre elles ainsi que les 5 positions inférieures.
En regardant la distribution à travers um, cela semble très uniforme car les mesures à travers um semblent être équidistantes et donc vous avez une quantité similaire de valeurs dans un bac. Les distributions sont pour une variable, vous en utilisez deux en relation. Je vais y jeter un coup d'œil et je reviens vers vous bientôt.
Re : Comment obtenir l'intervalle de confiance (IC) et effectuer un test t avec des distributions multiples dans un histogramme (en tant que données d'entrée directes) ?Donc, mon meilleur pari pour faire cette analyse est d'utiliser Fit Curve et un modèle de pic comme le pic gaussien. Vous pouvez le trouver sous analyser->Modèles spécialisés->Ajuster la courbe. Utilisez um comme X et % comme Y. mettez les échantillons en groupe, appuyez sur ok. Utilisez maintenant le pic gaussien du hotspot sous les modèles de pic. Cela s'adaptera à cinq modèles de pointe et dans le point chaud du contour de pic gaussien, vous aurez alors à comparer les estimations de paramètres, le test d'équivalence, etc. Il se concentrera sur le premier pic, par conséquent, si vous voulez le faire séparément pour le bas et le haut, vous devez d'abord diviser les données um en deux points. par exemple 0,75 semble être un bon séparateur. Ensuite, vous pouvez utiliser la nouvelle colonne comme groupe Par.
J'espère que cela t'aides. Ci-joint le tableau de données avec quelques scripts qui devraient vous aider avec un point de départ. De là, vous pouvez probablement marcher seul.
