¿Cómo obtener el intervalo de confianza (CI) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Los datos de entrada ya son el histograma en %.Hay 5 muestras en total. Cada muestra incluye 2 distribuciones (posición inferior y superior). El objetivo es calcular la diferencia entre las 2 medias (físicamente, es una altura). Se adjuntan datos sin procesar (´´CI_t test_data_Q12345.jmp´´).
Preguntas:
- ¿Cómo obtener las estadísticas para cada distribución (posición inferior y superior)?
- ¿Cómo deducir las estadísticas de altura de cada muestra (1 a 5)?
- Como obtener el prueba t y prueba equivalente comparar las 5 alturas deducidas?
¡Muchas gracias por su ayuda!
AnalíticaTabla de datosRe: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (CI) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Hola @Kate ,
Para mí, parece que necesita hacer una prueba ANOVA de los datos. Use la plataforma Fit Y by X y use um como Y y el número de muestra como X. Esto mostrará una imagen como esta:
Luego, vaya al botón rojo al lado de Oneway y seleccione Means/Anova. Deberías obtener esto:
Observe que "Prob > F" es <.0001, por lo que esto significa que el número de Muestra tiene una alta probabilidad de explicar parte de la variación en Y (um). Antes de continuar, querrá hacer una prueba de varianza desigual para ver si la varianza de un número de muestra a otro es igual o diferente. Nuevamente, presione el botón rojo y luego seleccione la varianza desigual. Deberías obtener esto:
Todas las pruebas de varianza desigual tienen Prob > F para ser <.0001, lo que significa que las varianzas NO son iguales. Pero, la prueba de Welch también tiene un Prob > F en <.0001, por lo que aunque las varianzas no sean iguales, puede continuar con la comparación de ANOVA. A continuación, PUEDE realizar una prueba t de Student, pero dado que tiene más de dos niveles (el número de niveles para el número de muestra es 5), en realidad querrá realizar una prueba TukeyHSD. Si hace una t de Student en este conjunto de datos, podría estar diciendo erróneamente que no hay diferencia cuando en realidad hay una diferencia, error tipo II (creo).Nuevamente, vaya al botón rojo, luego Compare Means> All Pairs, Tukey HSD. Deberías obtener esto:
Puede ver que hay cierta superposición entre los niveles 2 y 5, pero por lo demás, existen claras diferencias en los medios. Dentro de la plataforma Oneway, puedes hacer una prueba de Equivalencia. Nuevamente, presione el botón rojo y luego seleccione Prueba de equivalencia. Para la suposición de varianza, deberá seleccionar Varianzas desiguales ya que todas las pruebas arrojaron valores p muy bajos. Luego deberá ingresar un valor que será prácticamente equivalente o no. Entonces obtendrás esto (puse en 0.2):
Lo que esto te dice (dado mi valor de equivalencia) es que 3 de las 10 comparaciones por pares son diferentes mientras que las otras 7 son prácticamente equivalentes.
Para obtener las estadísticas de las distribuciones, haga clic en el icono Distribución en JMP (o vaya a Analizar > Distribución, introduzca um en Y y Número de muestra en Por. Si luego hace clic en el botón rojo al lado de Resumen de estadísticas, puede personalizar lo que ve. En este caso, también he seleccionado Mínimo y Máximo para estar en las estadísticas de resumen. Si mantiene presionado el botón CTRL mientras hace eso, lo "transmitirá" a todas las demás distribuciones (para cada muestra) y obtendrá todos los datos que necesita. Si desea seguir analizando las cosas, puede hacer clic derecho en los datos en Resumen de estadísticas y seleccionar Convertir en tabla de datos combinados. Muy útil. A continuación se muestra un ejemplo para la muestra número 1.
Adjunto la tabla de datos original y los scripts para que pueda ver lo que hice.
Por curiosidad, si puede compartir, ¿qué análisis de NanoScope está utilizando (instrumentación)? Soy un nano-físico.
¡Espero que esto ayude!,
SD
Re: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (CI) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Hola Kate, no estoy seguro de entender lo que estás tratando de hacer. Hay algunas cosas que necesito que me aclaren:
1. Hay dos tablas adjuntas que son completamente idénticas (tanto por el nombre como por el contenido, verificadas con las tablas de comparación de datos en JMP)
2. Estás hablando de arriba y abajo, ¿qué quieres decir con eso? Si hago la distribución de um y %, veo que para cada muestra, um se distribuye casi uniformemente, y % muchos en 0 o cerca de hasta valores únicos cercanos a 18. No puedo ver dos distribuciones diferentes en una muestra. ¿Qué echo de menos?
Supongo que con esta información (y comprobar si los datos son correctos) podremos trabajar en tus dudas y en cómo calcular lo que necesitas.
3. ¿Qué quiere decir con histograma en %?
Re: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (CI) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Entonces, mi mejor apuesta para hacer este análisis es usar Fit Curve y un modelo de pico como el pico gaussiano. Puede encontrarlo en analizar->Modelos especializados-> Ajustar curva. Use um como X y % como Y. coloque las muestras como grupo, presione ok. Ahora utilícelo en el punto de acceso pico gaussiano bajo modelos de pico. Esto se ajustará a cinco modelos de picos y en el punto de acceso del esquema de picos gaussianos tendrá que comparar estimaciones de parámetros, pruebas de equivalencia, etc. Se concentrará en el primer pico, por lo tanto, si desea hacer esto para la parte inferior y la parte superior por separado, primero debe dividir los datos de um en dos puntos. por ejemplo, 0,75 parece ser un buen separador. Luego puede usar la nueva columna como un grupo Por.
Espero que esto ayude. Adjunté la tabla de datos con algunos scripts que deberían ayudarlo con un punto de partida. Desde allí probablemente puedas caminar solo.
Re: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (CI) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Hola martin,
¡Es un muy buen aprendizaje para usar la curva de ajuste y el modelo de pico! Excluye automáticamente el dolor de cabeza de los ruidos, muy útil. ¡Muchas gracias! Lamento no haber descrito claramente mi solicitud. Perdón por la confusion. Por favor disculpe.
Todavía me enfrento a dificultades. Porque al final, necesito comparar la altura y las estadísticas de la altura en µm. La altura de cada muestra se puede definir como la diferencia entre la posición z en el pico inferior (en um) y la posición z en el pico superior (en um). La altura también debe tener un intervalo de confianza, que se deduce de sus correspondientes distribuciones superior e inferior, ¿correcto? No se como hacer esto.
Creo que la dificultad del problema es que los datos de entrada son un histograma que incluye la posición z (en um) y la frecuencia en %. La frecuencia indica cómo se distribuyen las posiciones z. El módulo físico correspondiente es para analizar y comparar la altura de las muestras binarias (paso). Por eso se calcula a partir de la diferencia de posición z entre arriba y abajo.
Intentando poner la columna % en Analizar --> Distribución --> Frecuencia, parece ser bueno, pero aún no puedo obtener las estadísticas de altura y comparar las alturas de muestra por JMP.
Uno de los resultados que necesito es el gráfico de comparación de parámetros que se muestra a continuación (ejemplo copiado de su solución), pero para comparar la altura en µm (en lugar del valor máximo, sé que solo lo da como ejemplo). ¡Gracias por tu ayuda!
Re: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (IC) y hacer una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?Hola, @SDF1 ,
¡Muchas gracias por su ayuda! Gracias por tu guión y explicaciones. ¡Muy útil! ¡Los trucos que compartiste son buenos! Me gustan. 
Lo siento, no describí mi solicitud claramente. Eso ha causado confusión. Intento describirlo mejor en mi respuesta a Martin a continuación. Sí, también trabajo en micro y nanotecnologías. Es un resultado de medición AFM. ¡¡Encantado de verte aqui!!
Re: ¿Cómo obtener el intervalo de confianza (IC) y realizar una prueba t con distribuciones múltiples en un histograma (como datos de entrada directos)?¿Entonces quieres obtener las ubicaciones de los picos y compararlas en lugar del valor pico? Probablemente necesites usar columnas de fórmula para extraer las ubicaciones de los picos primero y luego hacer lo que se describió anteriormente. No estoy seguro de si eso es exactamente lo que estás buscando, pero agregué dos columnas a la tabla de datos.
Otros posibles scripts para detectar picos en una distribución podrían ser uno de los otros hilos cuando se busca "pico" en la comunidad y se hace clic en los resultados como por ejemplo este https://community.jmp.com/t5/Discussions/find-multiple-peak-values-in-a-column/mp/62919#M33840
