打ち切りデータとの対応のあるt検定こんにちは、検閲された微生物計数データ（ログ10）があります。テスト期間をベースラインと比較し、微生物数が統計的に有意に減少しているかどうかを判断することが望まれます。私が見ることができることから、Gen Regだけが打ち切りデータを実行し、ブロッキング因子を使用できます。ブロッキング係数は、テスト結果とベースライン結果のペアをリンクするために私が考えることができる唯一の方法です。しかし、私にはテストを実行するのに十分な自由度がないようですか？そして、ブロックは私には意味がありません、JMPがそれらを解釈した方法ですか？助言がありますか？
分析Re：打ち切りデータとの対応のあるt検定データから始めましょう。 問題があります。
あなたの願望の声明によると、私は2つの期間のノンパラメトリック分布の推定値を比較しました。
そしてこれが結果です：
問題がわかりますか？ 基本期間には、ノンパラメトリック推定はありません。
これは、期間と検閲によってデータを表にします。 そして、すべての基本期間の観測は打ち切られているようです。 テスト期間の観察はそうではありません。
これは、データのドットプロットであり、期間ごとに色分けされています。 すべてのベース観測値は同じ値です。
データに上記の問題がないと仮定します。 ここで質問です。2つの期間を比較したい場合、なぜブロックを追加するのですか？ 2つの期間の違いを説明できる説明変数ですか？ それをモデルに入れるかどうかの決定は、統計を作成できるかどうかに依存するべきではありません。 したがって、モデルからBlockを削除し、データが良好であると仮定して、結果が意味をなすかどうかを確認することをお勧めします。
GenRegに加えて、他の2つのプラットフォームが、グループ化変数を使用した打ち切り観測を使用したデータの調査に役立つ場合があります。グループ化を使用した生命分布（上記の最初のスクリーンショット）とXによるFitLifeです。 必要なのが観測値のグループを比較することだけである場合は、2つがより適切かもしれません。
しかし、結局のところ、データには深刻な問題があります。 ソフトウェアを実行してデータをブルドーザーにかけないでください。結果に満足してください。 危険かもしれません。
Re：打ち切りデータとの対応のあるt検定鵬として、ありがとう-私の論理は、打ち切り列で観測値を「Y」または「N」とラベル付けするのに誤りがあります。 「Y」は、Period = BaseおよびTSA.Count.L10 = 5.54の場合に発生する必要があります。私が使用した式は次のとおりです。しかし、今は機能していないことに気付いたので、打ち切りデータを手動でコーディングしました。また、データをスタックしたときに、どういうわけかすべての基本値= 5.54にしましたが、これは正しくありません。私が検閲式を書こうとしたとき、私はおそらくそれをしました。
ブロックファクターの理由は、これが実際には対応のあるt検定であるためです。比較は、製氷機+蓋内など、各機器内のベース期間とテスト期間のTSA.Count.L10です。対応のあるT検定プラットフォームを直接使用しますが、打ち切りデータは考慮されていません。GenRegはそうします。次に、ブロックは一対比較を指定します。少なくともそれが私の希望でした。
質問：データは正しく打ち切られています-Gen Regプラットフォームは、打ち切りがどちら側にあるかをどのように知るのですか？
If( :Period == "Base" & (:TSA.Count.L10 == 5.54),
"Y",
"N"
)
Re：打ち切りデータとの対応のあるt検定データを修正していただきありがとうございます。 私は問題をよりよく理解していると思います。
まず、最後の質問にお答えします。 打ち切り列を指定すると、ソフトウェアは、起動ダイアログで選択した打ち切りコードを使用して正しい打ち切りを示していると見なします。 これは、検閲を伴うすべてのJMPプラットフォームが従う慣習です。 左打ち切りなど、さまざまな種類の打ち切りを表現する場合は、規則に従ってデータを別の方法で作成する必要があります。 この話は最も役立つかもしれません：打ち切りデータの分析の概要。
ドキュメントでGenRegが対応のある検定をサポートしていることがわかりません。 場所を教えていただければ幸いです。 一方、私はこの問題に対処するために他のツールを使用します。
まず、データを分割して新しいデータを作成します。
そしてここに結果があります：
対応のあるt検定を実行した場合、データが打ち切られていない場合は、最初に個々の行のペアごとの差を計算します。 次に、問題は、差がゼロと変わらないかどうかになります。 しかし、私たちはデータを打ち切りました。 私は正しい打ち切りを想定しています。 それ以外の場合は、それに応じて計算を変更します。
最初に、対応のあるt検定の場合と同様に、Test-Baseとして列を作成します。
次に、値、つまり違いを見て、それらが何を意味するかを考えます。 最初の行を見てください：4.91-5.54 = -0.635583025471626。 ここで5.54は打ち切られています。これは、実際の値が5.54より大きいことを意味します。 したがって、実際の差は-0.635583025471626未満になります。 したがって、これにより-0.635583025471626が左打ち切り観測になります。
また、同じロジックが、ベース観測が打ち切られるすべての行に適用されます。 ベース観測が打ち切られていない場合、差は正確な値です。
ここで述べたように、2つの新しい列を作成します。打ち切りデータの分析の概要。
個々の行について、左が欠落している場合、右が欠落している場合、それは左打ち切り観測です。 左と右の両方が欠落しておらず、それらが等しい場合、それは正確な観察です。 次のように生命分布を使用します。
次に、分布を近似すると、Normalは私にはよく見えます。
ここで問題となるのは、位置パラメータの推定値がゼロと有意に異なるかどうかです。 答えが「はい」の場合、2つのグループは大きく異なります。 いいえ、そうでない場合。 この例では、データの打ち切りが正しい打ち切りを意味すると私が推測したと仮定すると、2つのグループは有意差がないように見えます。 私が間違って推測した場合、違いの打ち切りタイプは正しい打ち切りでした。 次に、それに応じて手順を変更します。
Re：打ち切りデータとの対応のあるt検定鵬ありがとう、私はあなたの解決策を理解しています、そしてそれはまさに私が探していたものです。また、以前の言い回しは少しあいまいでした。GenRegは打ち切りデータでは機能しますが、ペアデータでは機能しないと言いたかったのです。よろしく、ポール
