ANOVA를 반복하여 가장 유사한 그룹을 결정합니다.안녕하세요 여러분,
그렇지 않으면 지루할 절차를 반복하려고 합니다. 잠재적으로 누군가가 더 나은 워크플로를 가지고 있을 수 있으며 그렇게 하면 저는 모두 귀를 기울입니다. 내 데이터 세트의 경우 5개의 민족이 있고 민족 2와 민족 5가 가장 잘 일치하는 민족을 파악하여 민족을 결합하려고 합니다. 내가 하고 싶은 것은 2개 민족과 나머지 민족 간에 ANOVA와 Welche's Test를 실행하고 그들이 일치하는지, 어느 것이 가장 잘 일치하는지 확인하는 것입니다. 이것은 4개의 테스트에 불과하지만 40개의 다른 그룹도 있으므로 수동으로 반복하는 지루한 테스트가 될 것입니다. 이것을 반복하고 어떻게 든 민족 2가 일치하는 수식을 자동화하는 방법이 있습니까? 민족 3이 가장 적합하다고 말할 수 있는 열 표시기가 있습니까?
JMP에 이것을 용이하게 할 수 있는 더 나은 통계 방법이 있다면 저는 모두 귀를 기울입니다.
해석학맥 OS스크립팅Re: ANOVA를 반복하여 가장 유사한 그룹을 결정합니다.당신이해야 할 일은 1 그룹에 대해 수행해야 할 단계를 실행하는 것입니다.그런 다음 이러한 단계를 수행하고 모든 그룹을 반복하는 것은 매우 쉬운 작업입니다.
Re: ANOVA를 반복하여 가장 유사한 그룹을 결정합니다.나는 일반적으로 데이터를 별도의 그룹으로 나누는 것을 피합니다. (물론 데이터를 분리해야 하는 상황이 있습니다.) 저는 모든 데이터를 가장 강력하고 민감하게 사용할 수 있는 모델에 대해 생각하지만 존재하는 경우 그룹 차이도 설명할 수 있습니다. 그렇다면 민족성과 그룹을 효과로 포함하는 선형 모델은 어떻습니까?
또 다른 고려 사항은 파티션 방법입니다. 이 모델은 분할되어서는 안 되는 수준을 찾는 경향이 있습니다.
2차원 계층적 클러스터링을 사용해 보셨습니까?
마지막으로 ANOVA는 차이를 테스트할 때 유용합니다. 유사성을 테스트할 때 의도된 것이 아닙니다. 유의미한 ANOVA의 부족은 유사성에 대한 증거가 아닙니다. 동등성 테스트는 또한 단방향 테스트이지만 반대 방향입니다.
