信頼区間(CI)を取得し、(直接入力データとして)1つのヒストグラムで複数の分布を使用してt検定を行う方法は?入力データはすでに%単位のヒストグラムです。全部で5つのサンプルがあります。 各サンプルには、2つの分布(下と上の位置)が含まれています。 目標は、2つの平均の差を計算することです(物理的には、高さです)。 生データ(´´CI_t test_data_Q12345.jmp´´)が添付されています。
質問:
- 各分布(下と上の位置)の統計を取得するにはどうすればよいですか?
- 各サンプルの高さ(1から5)の統計を推測する方法は?
- 入手方法t検定および同等の検定推定される5つの高さを比較するには?
ご協力いただき誠にありがとうございます!

分析データ表Re:信頼区間(CI)を取得し、(直接入力データとして)1つのヒストグラムで複数の分布を使用してt検定を行う方法は?こんにちは@ケイト、
私には、データのANOVA検定を行う必要があるように思えます。 Fit Y by Xプラットフォームを使用し、umをYとして、サンプル番号をXとして使用します。 これにより、次のような画像が表示されます。

次に、Onewayの横にある赤いホットボタンに移動し、Means / Anovaを選択します。 あなたはこれを手に入れるべきです:

「Prob> F」は<.0001であることに注意してください。これは、サンプル番号がY(um)の変動の一部を説明する可能性が高いことを意味します。 続行する前に、不等分散の検定を実行して、サンプル番号ごとの分散が同じか異なるかを確認する必要があります。 ここでも、赤いホットボタンを選択し、不等分散を選択します。 あなたはこれを手に入れるべきです:

すべての不等分散テストでは、Prob> Fが<.0001になります。これは、分散が等しくないことを意味します。 ただし、ウェルチの検定の確率は<.0001で> Fであるため、分散が等しくない場合でも、ANOVAの比較を続行できます。 次に、スチューデントのt検定を実行できますが、3つ以上のレベルがあるため(サンプル番号のレベル数は5)、実際にはTukeyHSDテストを実行する必要があります。 このデータセットでスチューデントのtを行うと、実際には違いがあるのに違いはないと誤って言っている可能性があります。タイプIIエラー(私は思います)。もう一度、赤いホットボタンに移動し、[平均値]> [すべてのペア]、TukeyHSDを比較します。 あなたはこれを手に入れるべきです:

レベル2とレベル5の間にいくつかの重複があることがわかりますが、それ以外の場合、平均には明確な違いがあります。 Onewayプラットフォーム内で、同等性テストを実行できます。 ここでも、赤いホットボタンをクリックして、[同等性テスト]を選択します。 分散の仮定については、すべてのテストが非常に低いp値で戻ってきたため、不等分散を選択する必要があります。 次に、実質的に同等かどうかの値を入力する必要があります。 あなたはこれを手に入れるでしょう(私は0.2を入れました):

これがあなたに伝えることは(同等性の私の値を考えると)、10のペアワイズ比較のうち3つは異なり、他の7つは実質的に同等であるということです。
分布の統計を取得するには、JMPの[分布]アイコンをクリックします(または[分析]> [分布]に移動し、umをYにキャストし、サンプル番号をByにキャストします。 次に、要約統計量の横にある赤いホットボタンをクリックすると、表示内容をカスタマイズできます。 この場合、要約統計量に含める最小値と最大値も選択しました。 CTRLボタンを押したままにすると、他のすべてのディストリビューション(サンプルごと)に「ブロードキャスト」され、必要なすべてのデータが取得されます。 さらに分析したい場合は、要約統計量のデータを右クリックして、[結合データテーブルに作成]を選択できます。 非常に便利。 以下はサンプル番号1の例です。

元のデータテーブルとスクリプトを添付しているので、私が何をしたかがわかります。
好奇心から、共有できれば、どのNanoScope分析を使用していますか(計測)? 私はナノ物理学者です。
お役に立てれば!、
DS
Re:信頼区間(CI)を取得し、(直接入力データとして)1つのヒストグラムで複数の分布を使用してt検定を行う方法は?こんにちはケイト、あなたが何をしようとしているのか理解できません。 いくつか説明が必要なことがいくつかあります。
1.完全に同一の2つのテーブルが添付されています(名前と内容の両方から-JMPの比較データテーブルで確認)
2.あなたは上と下について話している、それはどういう意味ですか? umと%の分布を行うと、各サンプルに対してumがほぼ均一に分布し、%が0にあるか、18に近い単一の値に近いことがわかります。 サンプルに2つの異なる分布が表示されません。 何が恋しいですか?
この情報を使用して(そしてデータが正しいかどうかを確認して)、私たちはあなたの質問とあなたが必要とするものを計算する方法に取り組むことができると思います。
3.%単位のヒストグラムとはどういう意味ですか?
Re:信頼区間(CI)を取得し、(直接入力データとして)1つのヒストグラムで複数の分布を使用してt検定を行う方法は?したがって、この分析を行うための最善の策は、フィットカーブとガウスピークのようなピークモデルを使用することです。 これは、analyze-> Specialized Models-> FitCurveにあります。 umをXとして、%をYとして使用します。サンプルをグループとして配置し、[OK]を押します。 ピークモデルの下のホットスポットガウスピークで使用します。 これは5つのピークモデルに適合し、ガウスピークのアウトラインのホットスポットで、パラメーター推定値の比較、等価性テストなどを行います。 最初のピークに集中するため、下部と上部で別々にこれを実行する場合は、最初にumデータを2つのスポットに分割する必要があります。たとえば、0.75は適切なセパレータのようです。 次に、新しい列をByグループとして使用できます。
お役に立てれば。 開始点として役立つスクリプトをデータテーブルに添付しました。 そこからあなたはおそらく一人で歩くことができます。
Re:信頼区間(CI)を取得し、(直接入力データとして)1つのヒストグラムで複数の分布を使用してt検定を行う方法は?こんにちは、マーティン、
これは、フィットカーブとピークモデルの使用法を学ぶのに非常に役立ちます。 それは自動的にノイズの頭痛を排除します、非常に役に立ちます、どうもありがとう! リクエストを明確に説明していなかったことをお詫び申し上げます。 混乱させて申し訳ありません。 失礼します。
私はまだ困難に直面しています。 最後に、高さと高さの統計をµmで比較する必要があるためです。 各サンプルの高さは、bottom_peakのz位置(um)とtop_peakのz位置(um)の差として定義できます。 高さには、対応する上部と下部の分布から推定される信頼区間も必要です。 これを行う方法がわかりません。
問題の難しさは、入力データがz位置(um)と頻度(%)を含むヒストグラムであるということだと思います。 頻度は、z位置がどのように分布しているかを示します。 対応する物理モジュールは、バイナリ(ステップ)サンプルの高さを分析および比較することです。 そのため、上から下へのz位置の差から計算されます。
%列を[分析]->[分布]->[頻度]に入れようとすると、問題ないように見えますが、それでも高さの統計を取得して、JMPでサンプルの高さを比較することはできません。
必要な出力の1つは、以下のパラメーター比較プロットです(ソリューションからコピーした例)が、高さをµmで比較するために(ピーク値の代わりに、例として示しただけです)。 ご協力いただきありがとうございます!

Re: 信頼区間 (CI) を取得し、1 つのヒストグラム (直接入力データとして) 内の複数の分布を使用して t 検定を行う方法は?こんにちは、 @SDF1 さん
ご助力ありがとうございます!スクリプトと説明をありがとうございます。非常に役立ちます!あなたが共有したトリックは素晴らしいです!私は彼らが好き。 
申し訳ありませんが、リクエストを明確に説明していませんでした。それが混乱を引き起こしました。以下の Martin への回答でより詳しく説明できるように努めます。はい、私はマイクロおよびナノテクノロジーにも取り組んでいます。 AFM測定結果です。ここでお会いできて嬉しいです!!
Re: 信頼区間 (CI) を取得し、1 つのヒストグラム (直接入力データとして) で複数の分布を使用して t テストを実行するにはどうすればよいでしょうか?ピーク値ではなく、ピークの位置を取得して比較したいということですか? おそらく、まず数式列を使用してピークの位置を抽出し、次に前述の操作を実行する必要があります。それがまさにあなたが探しているものかどうかはわかりませんが、データ テーブルに 2 つの列を追加しました。
分布のピークを検出するための他の可能なスクリプトとしては、コミュニティで「ピーク」を検索し、たとえばこのスレッドのような結果をクリックする他のスレッドの 1 つが考えられますhttps://community.jmp.com/t5/Discussions/find-multiple-peak-values-in-a-column/mp/62919#M33840