帶有二進制數據的方差分析 - 這些極端異常值是什麼意思？您好，我有一大組二進制數據 (0, 1)。 我正在使用 JMP Genomics ANOVA 來比較兩組之間的平均值。 我預計第 1 組和 HC 之間存在顯著差異，因為某些基因在火山圖和相關數據上均不顯著。 例如，對於 Gene S，第 1 組具有 100% 的同質性（平均值為 1），而 HC 的平均值為 0.2。 但是，火山圖（附加）顯示 X 值為 -10，Y 值僅為 0.3（其中 1.3 的 Y 值很重要）。 你能告訴我是什麼導致了這些不重要的極端 X 軸值嗎？ X 軸上有兩組不與其他點一起參與 V，我不確定這些異常值是什麼意思。
我想確保我為我的數據使用了正確的設置，因為我真的希望像 Gene S 這樣的基因在各組之間存在顯著差異。
下面是一些具體的設置：
模型分佈：二進制
鏈接功能：Logit
簡單的區別
多重測試方法：FDR
-log10（p 值）截止值：1.3
我還包括了我用於 ANOVA 的數據輸入以及僅 Gene S 的相關數據輸出作為示例。
另外，任何人都可以指出用於計算方差分析和相關數據的特定公式的文檔嗎？ 當我手動計算 LSMean 時，我得到的結果與 JMP 不同，所以我想看看具體計算了什麼來獲取相關數據文件中的數據。
非常感謝您的幫助！！！
分析圖形其他回复：二進制數據的方差分析 - 這些極端異常值是什麼意思？你好@JMPUser5400 ,
如果您使用的是 ANOVA，則文檔從這裡開始：過程描述 (jmp.com)
但是，在 ANOVA 的對話框中，有“？”每個提供更多信息的選項旁邊。要注意的一件事是每個選項卡都有一組默認選項。 一個可能會給您帶來問題的選項是在標準化方法設置為 STD 的選項選項卡中。 我認為你不需要這個，因為你有二進制數據。 嘗試選擇頂部的空白選項，這意味著不使用標準化方法。
在沒有看到實際數據的情況下，很難解決您為什麼會出現與預期不同的問題。 即使在較大的平均差異中，每組的方差也會影響 p 值。 所以在 HC 中，所有 1 的平均值可能為 0.2，但方差可能非常大。 此外，第 1 組（全為 1）中的方差為 0 也可能會導致問題。
我懷疑問題可能是標準化方法。
您也可以聯繫support@jmp.com深入了解實施細節以及在數據敏感時獲得額外幫助。
乾杯，
回复：二進制數據的方差分析 - 這些極端異常值是什麼意思？你好@Chris_Kirchberg ,
謝謝您的答复！ 不幸的是，將標準化方法更改為空白並不能解決問題，但感謝您的建議。
我附上了用於 ANOVA 分析的輸入數據以及 JMP 生成的輸出“關聯數據”。 它是匿名的，但 Gene S 對應於 Gene #7092。 這是您需要的數據嗎？ 我很高興發送任何有助於解決這個問題的東西！
另外，我已經閱讀了所有的“？”和 JMP Genomics User's Guides on ANOVA，不幸的是，它們都沒有列出這些計算中使用的具體公式。
再次感謝！
回复：二進制數據的方差分析 - 這些極端異常值是什麼意思？謝謝@JMPUser5400 ,
這正是我希望看到的。 我已經嘗試了基因 7092 本身以及所有其他基因，並獲得了與您在 JMP Genomics 中所做的相同的 p 值。 我嘗試單獨使用 JMP（基因 7092 作為 Y，兩組作為 X 在 Fit Y by X 中使用單向方差分析或偶然性）並得到一個非常小的 p 值，它可以滿足 -log10(p -值）= 1.3 截止值，因此具有統計學意義。我會聯繫技術支持（ support@jmp.com ) 來弄清楚為什麼會有這樣的差異，因為我無法解釋為什麼會有如此大的不同。 我也一定錯過了什麼。
您還可以使用頂部分析>篩選菜單下的響應篩選平台，並能夠執行與 JMP Genomics ANOVA 相同的任務。唯一的區別是您必須在 JMP 中導入 Excel 文件（輕鬆拖放並確保前兩行是標題），轉置數據，然後將包含組和示例信息的列解析為兩列（文本到 Cols>Utilities 下的列）。 響應篩選的輸出不會為您提供火山圖，但如果您從 Response Screening 旁邊的紅色三角形中選擇 Save Compare Means，您可以使用差異作為 X 製作火山圖，然後創建一個轉換 Plain Dif PValue 的列到 -log10(p-value) 在 Y 上繪圖。
問題：當你手動計算 LSMeans 時，你是怎麼做的？
順便說一句，我們在 JMP Genomics 中使用 SAS PROC GLIMMIX 進行 ANOVA 模型（概述：PROC GLIMMIX :: SAS/STAT(R) 13.1 用戶指南）。 此鏈接包含許多我們在 JMP Genomics 中未使用的詳細信息和選項，但在適當時提供了每個選項背後的數學基礎。
另請注意，火山圖中顯示的 p 值未經過 FDR 校正。 僅校正水平線（截止）。 因此，當您使用 Enter new -log10(p) 截止值 1.3 時，它會顯示每個基因的截止值以及未校正的 p 值。
回复：二進制數據的方差分析 - 這些極端異常值是什麼意思？嗨，克里斯，
謝謝您的答复。 您是否能夠在 JMP Pro 上指定 Binary 和 Logit 方法？ 我有 JMP Pro，但是，我並不精通它，也無法在那裡找到用於 Oneway 分析的那些規範。 在這種情況下，JMP Pro 可能假設正態分佈，因此給出了不同的答案。 我手工進行的計算也假設了一個正態分佈（我只是做了一個經典的均方和 F 檢驗方法），並且 P 值非常低（如 0.0000004）。 儘管模型不正確，但我同意二進制方法會如此大地改變 P 值是很奇怪的。 尤其是當存在其他基因的數據看起來更差但 p 值顯著時。 我可以就這些差異聯繫技術支持，但是，您介意解釋一下您是如何獲得 JMP Pro 結果的，以便我可以將信息傳遞給他們嗎？ 謝謝！
在您的第一個回復中，您提到差異是一個問題。 看了數據後，你認為這可能是問題所在嗎？ 第 1 組的數據過於同質？ 如果是這樣，我該如何解決這個問題？
感謝您提供有關 GLIMMIX 的信息！ 我沒有找到那個資源。
