Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI ) e fare t-test con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretti)?I dati di input sono già l'istogramma in %.Ci sono 5 campioni in totale. Ogni campione include 2 distribuzioni (posizione inferiore e superiore). L'obiettivo è calcolare la differenza tra le 2 medie (fisicamente, è un'altezza). I dati grezzi (´´CI_t test_data_Q12345.jmp´´) sono allegati.
Domande:
- Come ottenere le statistiche per ogni distribuzione (posizione inferiore e superiore)?
- Come dedurre le statistiche per l'altezza di ciascun campione (da 1 a 5)?
- Come ottenere il t-test e test equivalente confrontare le 5 altezze dedotte?
Molte grazie per il vostro aiuto!
AnaliticaTabella datiRe: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI ) e fare t-test con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretti)?Ciao @Kate ,
Per me, sembra che tu debba fare un test ANOVA dei dati. Usa la piattaforma Fit Y by X e usa um come Y e il numero del campione come X. Questo mostrerà un'immagine come questa:
Quindi, vai al pulsante rovente accanto a Oneway e seleziona Mezzi/Anova. Dovresti ottenere questo:
Si noti che "Prob > F" è <.0001, quindi questo significa che il numero del campione ha un'alta probabilità di spiegare alcune delle variazioni nella Y (um). Prima di continuare, dovrai eseguire un test di varianza disuguale per vedere se la varianza dal numero del campione al numero del campione è uguale o diversa. Ancora una volta, pulsante rovente, quindi selezionare varianza disuguale. Dovresti ottenere questo:
Tutti i test di varianza diseguale hanno Prob > F <.0001, il che significa che le varianze NON sono uguali. Ma il test di Welch ha anche un Prob > F a <.0001, quindi anche se le varianze non sono uguali, puoi continuare con il confronto ANOVA. Successivamente, PUOI fare un test Student's-t, ma poiché hai più di due livelli (il numero di livelli per il numero del campione è 5), in realtà vorrai fare un test TukeyHSD. Se fai uno Student's-t su questo set di dati, potresti erroneamente dire che non c'è differenza quando c'è effettivamente una differenza, errore di tipo II (credo).Ancora una volta, vai sul pulsante rovente, quindi Confronta mezzi> Tutte le coppie, Tukey HSD. Dovresti ottenere questo:
Puoi vedere che c'è una certa sovrapposizione tra i livelli 2 e 5, ma per il resto ci sono differenze nette nei mezzi. All'interno della piattaforma Oneway, puoi fare un test di equivalenza. Ancora una volta, pulsante rovente e quindi selezionare Test di equivalenza. Per l'ipotesi di varianza, dovrai selezionare Varianze disuguali poiché tutti i test hanno restituito valori p molto bassi. Dovrai quindi inserire un valore che sarà praticamente equivalente o meno. Otterrai quindi questo (ho inserito 0.2):
Ciò che questo ti dice (dato il mio valore di equivalenza) è che 3 dei 10 confronti a coppie sono diversi mentre gli altri 7 sono praticamente equivalenti.
Per ottenere le statistiche sulle distribuzioni, fai clic sull'icona Distribuzione in JMP (o vai su Analizza > Distribuzione, lancia um in Y e Numero campione in By. Se poi fai clic sul pulsante rovente accanto a Statistiche di riepilogo, puoi personalizzare ciò che vedi. In questo caso, ho anche selezionato Minimo e Massimo per essere nelle statistiche di riepilogo. Se tieni premuto il pulsante CTRL mentre lo fai, lo "trasmetterà" a tutte le altre distribuzioni (per ogni campione) e otterrai tutti i dati di cui hai bisogno. Se desideri analizzare ulteriormente le cose, puoi fare clic con il pulsante destro del mouse sui dati nelle statistiche di riepilogo e selezionare Crea in tabella di dati combinati. Molto utile. Di seguito è riportato un esempio per il campione numero 1.
Sto allegando la tabella dei dati e gli script originali in modo che tu possa vedere cosa ho fatto.
Per curiosità, se puoi condividere, quale analisi NanoScope stai utilizzando (strumentazione)? Sono un nanofisico.
Spero questo sia di aiuto!,
ds
Ri: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI ) e fare t-test con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretti)?Ciao Kate, non sono sicuro di aver capito cosa stai cercando di fare. Ci sono alcune cose che avrei bisogno di un chiarimento:
1. Ci sono due tabelle allegate che sono completamente identiche (sia dal nome che dal contenuto - verificate con il confronto delle tabelle dei dati in JMP)
2. stai parlando di alto e basso, cosa intendi con questo? Se eseguo la distribuzione di um e % vedo che per ogni campione um è distribuito quasi uniforme e % molti a 0 o vicino a valori singoli vicini a 18. Non riesco a vedere due diverse distribuzioni in un campione. Cosa mi manca?
Immagino che con queste informazioni (e verificare se i dati sono corretti) possiamo lavorare sulle tue domande e su come calcolare ciò di cui hai bisogno.
3. Cosa intendi con istogramma in %?
Ri: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI ) e fare t-test con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretti)?Quindi la cosa migliore da fare per fare questa analisi è usare Fit Curve e un modello di picco come il picco gaussiano. Puoi trovarlo in analizza->Modelli specializzati-> Adatta curva. Usa um come X e % come Y. metti i campioni come gruppo, premi ok. Ora usa nel picco gaussiano dell'hotspot sotto i modelli di picco. Questo si adatterà a cinque modelli di picco e nell'hotspot del profilo del picco gaussiano dovrai confrontare le stime dei parametri, il test di equivalenza e così via. Si concentrerà sul primo picco, quindi, se vuoi farlo separatamente per la parte inferiore e quella superiore, devi prima dividere i dati um in due punti. ad esempio 0,75 sembra essere un buon separatore. Quindi puoi utilizzare la nuova colonna come gruppo Per.
Spero questo sia di aiuto. In allegato la tabella dei dati con alcuni script che dovrebbero aiutarti con un punto di partenza. Da lì probabilmente puoi camminare da solo.
Ri: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI ) e fare t-test con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretti)?Ciao, Martino,
È molto bello imparare a usare la curva di adattamento e il modello peak! Esclude automaticamente il mal di testa dei rumori, molto utile, molte grazie! Mi dispiace di non aver descritto chiaramente la mia richiesta. Dispiace per la confusione. Per favore scusa.
Ho ancora difficoltà. Perché alla fine, devo confrontare l'altezza e le statistiche dell'altezza in µm. L'altezza di ciascun campione può essere definita come la differenza tra la posizione z in basso_picco (in um) e la posizione z in alto_picco (in um). L'altezza dovrebbe anche avere un intervallo di confidenza, che viene dedotto dalle corrispondenti distribuzioni superiore e inferiore, corretto? Non so come farlo.
Penso che la difficoltà nel problema sia che i dati di input sono un istogramma che include la posizione z (in um) e la frequenza in %. La frequenza indica come sono distribuite le posizioni z. Il modulo fisico corrispondente serve per analizzare e confrontare l'altezza dei campioni binari (passo). Ecco perché è calcolato dalla differenza di posizione z tra l'alto e il basso.
Cercando di inserire la colonna % in Analizza -->Distribuzione --> Freq, sembra essere buono, ma ancora non riesco a ottenere le statistiche sull'altezza e confrontare le altezze del campione con JMP.
Uno degli output di cui ho bisogno è il grafico di confronto dei parametri come di seguito (esempio copiato dalla tua soluzione), ma per confrontare l'altezza in µm (invece del valore di picco, so che lo dai solo come esempio). Grazie per l'aiuto!
Ri: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI) ed eseguire il test t con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretto)?Ciao, @SDF1 ,
Grazie mille per il tuo aiuto! Grazie per la tua sceneggiatura e le spiegazioni. Molto utile! I trucchi che hai condiviso sono carini! Mi piacciono. 
Mi spiace, non ho descritto chiaramente la mia richiesta. Ciò ha causato confusione. Provo a descriverlo meglio nella mia risposta a Martin di seguito. Sì, mi occupo anche di micro e nano tecnologie. È un risultato di misurazione AFM. Lieto di incontrarti qui!!
R: Come ottenere l'intervallo di confidenza (CI) ed effettuare un test t con distribuzioni multiple in un istogramma (come dati di input diretto)?Quindi vuoi ottenere le posizioni um dei picchi e confrontarle invece del valore di picco? Probabilmente devi usare colonne formula per estrarre prima le posizioni dei picchi e poi fare ciò che è stato descritto prima. Non sono sicuro che sia esattamente ciò che stai cercando, ma ho aggiunto due colonne alla tabella dati.
altri possibili script per rilevare i picchi in una distribuzione potrebbero essere uno degli altri thread quando si cerca "picco" nella community e si clicca sui risultati come ad esempio questo https://community.jmp.com/t5/Discussions/find-multiple-peak-values-in-a-column/mp/62919#M33840
