신뢰 구간(CI)을 얻고 하나의 히스토그램(직접 입력 데이터)에서 다중 분포로 t-검정을 만드는 방법은 무엇입니까?입력 데이터는 이미 %의 히스토그램입니다.총 5개의 샘플이 있습니다. 각 샘플에는 2개의 분포(하위 및 상단 위치)가 포함됩니다. 목표는 2개의 평균(물리적으로는 높이) 간의 차이를 계산하는 것입니다. 원시 데이터(´´CI_t test_data_Q12345.jmp´´)가 첨부되어 있습니다.
질문:
- 각 분포(하위 및 상위 위치)에 대한 통계를 얻는 방법은 무엇입니까?
- 각 표본(1~5)의 높이에 대한 통계를 어떻게 추론합니까?
- 얻는 방법 t-검정 및 등가 검정 추론된 5개의 높이를 비교하려면?
많은 도움을 주셔서 감사합니다!
해석학데이터 테이블Re: 신뢰 구간(CI)을 얻고 하나의 히스토그램에서 다중 분포로 t-검정을 만드는 방법(직접 입력 데이터로)?안녕 @케이트 ,
나에게 데이터의 ANOVA 테스트를 수행해야 하는 것처럼 들립니다. Fit Y by X 플랫폼을 사용하고 um을 Y로 사용하고 샘플 번호를 X로 사용합니다. 그러면 다음과 같은 그림이 표시됩니다.
그런 다음 Oneway 옆에 있는 빨간색 핫 버튼으로 이동하여 Means/Anova를 선택합니다. 당신은 이것을 얻어야 합니다:
"Prob > F"는 <.0001이므로 샘플 번호가 Y(um)의 일부 변동을 설명할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 계속하기 전에 표본 번호에서 표본 번호까지의 분산이 동일한지 또는 다른지 확인하기 위해 불균등 분산 테스트를 수행할 수 있습니다. 다시 빨간색 핫 버튼을 누른 다음 이분산을 선택합니다. 당신은 이것을 얻어야 합니다:
모든 불균등 분산 테스트의 Prob > F는 <.0001이며, 이는 분산이 동일하지 않음을 의미합니다. 그러나 Welch 검정도 <.0001에서 Prob > F가 있으므로 분산이 동일하지 않더라도 ANOVA 비교를 계속할 수 있습니다. 다음으로 Student's-t 테스트를 수행할 수 있지만 두 개 이상의 수준(샘플 번호의 수준 수는 5)이 있으므로 실제로 TukeyHSD 테스트를 수행하고 싶을 것입니다. 이 데이터 세트에 대해 Student's-t를 수행하면 실제로 차이가 있는데 차이가 없다고 잘못 말할 수 있습니다. 제2종 오류(제 생각에는)입니다.다시 빨간색 핫 버튼으로 이동한 다음 평균 비교 > 모든 쌍, Tukey HSD로 이동합니다. 당신은 이것을 얻어야 합니다:
수준 2와 수준 5 사이에 약간의 겹침이 있음을 알 수 있지만 그렇지 않은 경우 평균에는 뚜렷한 차이가 있습니다. Oneway 플랫폼 내에서 동등성 테스트를 수행할 수 있습니다. 다시 빨간색 핫 버튼을 누른 다음 Equivalence test를 선택합니다. 분산 가정의 경우 모든 테스트가 매우 낮은 p-값으로 돌아오므로 같지 않은 분산을 선택해야 합니다. 그런 다음 실질적으로 동일하거나 동일하지 않은 값을 입력해야 합니다. 그러면 이것을 얻을 수 있습니다(저는 0.2를 넣었습니다).
이것이 (동등성에 대한 나의 가치를 감안할 때) 말해주는 것은 10개의 쌍별 비교 중 3개가 다른 반면 다른 7개는 실질적으로 동일하다는 것입니다.
분포에 대한 통계를 얻으려면 JMP에서 분포 아이콘을 클릭합니다(또는 분석 > 분포로 이동하여 um을 Y로 캐스팅하고 샘플 번호를 By로 캐스팅합니다. 그런 다음 요약 통계 옆에 있는 빨간색 핫 버튼을 클릭하면 표시되는 내용을 사용자 지정할 수 있습니다. 이 경우 요약 통계에 포함될 최소값과 최대값도 선택했습니다. 이 작업을 수행하는 동안 CTRL 버튼을 누르고 있으면 다른 모든 배포판(각 샘플에 대해)에 "브로드캐스트"되어 필요한 모든 데이터를 얻을 수 있습니다. 항목을 추가로 분석하려면 요약 통계에서 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 결합된 데이터 테이블로 만들기를 선택할 수 있습니다. 굉장히 유용하다. 아래는 샘플 번호 1의 예입니다.
내가 한 일을 볼 수 있도록 원본 데이터 테이블과 스크립트를 첨부합니다.
궁금해서 공유할 수 있다면 어떤 NanoScope Analysis(계측기)를 사용하고 계십니까? 저는 나노물리학자입니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
Re: 신뢰 구간(CI )을 얻고 하나의 히스토그램에서 다중 분포로 t-검정을 만드는 방법(직접 입력 데이터로)?안녕하세요 Kate, 당신이 무엇을 하려는지 잘 모르겠습니다. 몇 가지 설명이 필요합니다.
1. 완전히 동일한 두 개의 테이블이 첨부되어 있습니다(이름과 내용 모두에서 - JMP의 데이터 비교 테이블로 확인).
2. 당신은 위와 아래에 대해 이야기하고 있는데, 그게 무엇을 의미합니까? um과 %의 분포를 보면 각 샘플에 대해 um이 거의 균일하게 분포되어 있고 %가 0이거나 18에 가까운 단일 값에 가깝다는 것을 알 수 있습니다. 샘플에서 두 개의 다른 분포를 볼 수 없습니다. 내가 뭘 그리워?
이 정보(및 데이터가 정확한지 확인)를 통해 귀하의 질문과 필요한 것을 계산하는 방법에 대해 작업할 수 있을 것 같습니다.
3. %로 표시된 히스토그램은 무엇을 의미합니까?
Re: 신뢰 구간(CI )을 얻고 하나의 히스토그램에서 다중 분포로 t-검정을 만드는 방법(직접 입력 데이터로)?글쎄요, 제가 사진을 충분히 주의 깊게 보지 않은 것 같아요. 따라서 %에는 음의 과정에 걸쳐 두 개의 피크가 있으며 피크의 위치 또는 첫 번째 피크(하단) 주변의 데이터 확산에 대한 정보를 얻고 싶고 두 번째 피크(상단) 주변 값에 대해서도 동일합니다. ).
높이를 사용하면 상단 및 하단 분포에 대한 평균 um 값을 얻고 5개 샘플의 상단 위치와 5개 하단 위치를 서로 비교하려고 합니다.
um에 걸친 분포를 보면 um에 걸친 측정이 등거리에 있는 것처럼 보이기 때문에 매우 균일해 보이므로 하나의 빈에 비슷한 양의 값이 있습니다. 분포는 하나의 변수에 대한 것이며 관계에서 두 개를 사용합니다. 잠시 살펴보고 곧 다시 안내해 드리겠습니다.
Re: 신뢰 구간(CI )을 얻고 하나의 히스토그램에서 다중 분포로 t-검정을 만드는 방법(직접 입력 데이터로)?따라서 이 분석을 수행하는 가장 좋은 방법은 Fit Curve와 가우스 피크와 같은 피크 모델을 사용하는 것입니다. 분석 -> 전문화된 모델 -> 곡선 맞춤에서 찾을 수 있습니다. um을 X로, %를 Y로 사용합니다. 샘플을 그룹으로 놓고 확인을 누릅니다. 이제 피크 모델에서 핫스팟 가우스 피크에서 사용합니다. 이것은 5개의 피크 모델에 적합하며 가우시안 피크 아웃라인의 핫스팟에서 매개변수 추정값, 동등성 테스트 등을 비교합니다. 첫 번째 피크에 집중하므로 맨 아래와 맨 위에 별도로 이 작업을 수행하려면 먼저 um 데이터를 두 지점으로 나누어야 합니다. 예를 들어 0.75는 좋은 구분 기호로 보입니다. 그런 다음 새 열을 기준 그룹으로 사용할 수 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다. 시작점에 도움이 될 몇 가지 스크립트가 포함된 데이터 테이블을 첨부했습니다. 거기에서 당신은 아마 혼자 걸을 수 있습니다.
