打ち切りデータを用いた対応のあるt検定こんにちは。検閲された微生物数データ (log 10) があります。テスト期間とベースラインを比較し、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したいと考えています。私が見る限り、検閲されたデータを処理し、ブロッキング係数を使用できるのは Gen Reg だけです。ブロッキング係数は、ペアのテスト結果とベースライン結果をリンクする唯一の方法です。しかし、テストを実行するのに十分な自由度がないようです。また、JMP がブロックを解釈する方法は私には理解できません。何か提案はありますか?
結果の共有と伝達Re: 打ち切りデータを使用した対応のある t 検定Peng さん、ありがとうございます。あなたの解決策を理解しています。まさに私が探していたものです。また、私の以前の言い回しは少しあいまいでした: Gen Reg は検閲されたデータでは機能するが、対になったデータでは機能しないと言おうとしていたのです。よろしく、ポール
Re: 打ち切りデータを使用した対応のある t 検定データ修正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、最後の質問に答えさせてください。 Censor 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 Censor Code 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規則です。 左打ち切りなど、異なるタイプの打ち切りを表現したい場合は、異なる方法でデータを作成するための規則に従う必要があります。 この講演が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.
GenReg がペアテストをサポートしていることをドキュメントで見つけることができません。 場所を教えていただけると助かります。 一方で、この問題に対処するために他のツールを使用するつもりです。
まず、データを分割して新しいデータを作成します。
結果は次のとおりです。
対応のある t 検定を行った場合、打ち切られたデータがない場合は、最初に個々の行の対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です。 しかし、私たちはデータを検閲しました。 私は正しい検閲を想定しています。 それ以外の場合は、それに応じて計算を変更します。
まず、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てください。 最初の行を見てください: 4.91 - 5.54 = -0.635583025471626. ここでは 5.54 が打ち切られています。つまり、実際の値は 5.54 よりも大きいということです。 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。
そして、ベース観測が打ち切られたすべての行に同じロジックが適用されます。 Base 観測値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、Left が Missing である場合、Right はありません。これは Left 打ち切り観測です。 Left と Right 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。 Life Distribution を次のように使用します。
次に、分布を当てはめます。Normal が適切に見えます。
ここで問題になるのは、位置パラメーター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、そうでなければ。 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推測した場合、2 つのグループに大きな違いはないように見えます。 私の推測が間違っていれば、差異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: 打ち切りデータを使用した対応のある t 検定Peng さん、ありがとうございます。[検閲済み] 列で観察結果を「Y」または「N」とラベル付けするのは、私の論理に誤りがあります。 「Y」は、Period = Base および TSA.Count.L10 = 5.54 の場合に発生するはずです。私が使用した式は以下です。しかし、今はそれが機能していないことに気付いたので、検閲されたデータを手作業でコーディングしました。また、データを積み上げると、どういうわけかすべての Base 値 = 5.54 になりましたが、これは正しくありません。検閲式を書こうとしていたとき、私はおそらくそれをしました。
ブロック係数の理由は、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 + ふたなど、各機器内のベース対テスト期間の 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、打ち切られたデータは考慮されません。Gen Regはそうします。次に、ブロックは対になった比較を指定します。少なくともそれが私の希望でした。
質問: データは正しく検閲されています。Gen Reg プラットフォームは、検閲がどちら側にあるのかをどのように認識していますか?
If( :Period == "Base" & (:TSA.Count.L10 == 5.54),
"Y",
"N"
)
Re: 打ち切りデータを使用した対応のある t 検定あなたのデータから始めましょう。 問題があります。
あなたの希望の声明に従って、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、これは結果です：
問題が見えますか？ 基準期間にはノンパラメトリック推定値がありません。
これにより、期間と検閲ごとにデータが集計されます。 そして、あなたのベース期間の観察はすべて検閲されているようです. テスト期間の観察ではありません。
これは、期間別に色分けされたデータのドット プロットです。 すべてのベース観測値は同じです。
データには上記の問題がないと仮定します。 ここで問題となるのは、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かということです。 2 つの期間の違いを説明できる説明変数でしょうか。 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 を削除して、データが適切であると仮定して、結果が意味を成すかどうかを確認することをお勧めします。
GenReg の他に、グループ化変数を使用して打ち切られた観測値を使用してデータを研究するのに役立つ 2 つのプラットフォームがあります。 観測のグループを比較することだけが必要な場合は、この 2 つの方が適している可能性があります。
しかし、最終的には、データに重大な問題が生じます。 ソフトウェアを実行してデータをブルドーザーにしないでください。結果に満足してください。 危険かもしれません。
