두 그룹의 피험자 사이의 생리학적 변수의 시간 경과에 따른 변화를 비교하려고 합니다. 각 피험자는 측정 사이에 날짜가 있는 이 변수에 대해 최소 2개의 서로 다른 측정값을 가지고 있습니다. 피험자는 측정 간격이 동일하지 않습니다. 첨부된 그래프는 내가 두 그룹의 피험자에 대한 스파게티 그림을 만들 수 있음을 보여줍니다. 나는 주제가 이 변수의 초과 근무 시간에 따른 변화 측면에서 다른지 알아보기 위해 적합선을 비교하려고 합니다. 라인을 맞추려고 하면 아래 두 번째 사진이 나오나요? 기울기가 두 그룹 간에 다른지 확인하려고 합니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사해요.
안녕 @jsolo01 ,
그래프 빌더를 사용하여 해당 플롯을 생성한 것 같습니다. 맞습니까? 그렇게 하면 JMP는 사용자가 가지고 있는 모든 오버레이 그래프, 즉 ASID 합계에 대한 맞춤선을 생성합니다. 선 주변의 음영 처리된 영역은 적합도에 대한 95% 신뢰 구간입니다(믿습니다). 그것은 당신이 추구하는 것처럼 들리지 않습니다.
Fit Y by X를 수행하는 것이 좋습니다. 여기서 FVC Female 및 FVC Male 열을 Y 역할로 캐스팅하고 Days Between FVC Final을 X 역할로 캐스팅합니다. 그런 다음 "기준" 역할에서 ASID 합계 열을 캐스팅합니다. 이것은 60(또는 얼마나 많은 ASID 레벨을 가지고 있더라도) Fit Y by X 그래프를 생성할 것입니다. 참고로 ASID는 식별자 레이블로 나타나며 반드시 연속적인 변수는 아니므로 서수 또는 문자로 변경할 수 있습니다.
그런 다음 첫 번째 이변량 적합 빨간색 핫 버튼을 CTRL 키를 누른 상태에서 클릭(브로드캐스트)하고 선 적합을 선택합니다. 이것은 모든 데이터에 한 줄에 맞습니다. 적합성 요약 보고서 테이블에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "결합된 데이터 표로 만들기"를 선택하면 JMP가 적합성 표 요약의 값으로 결합된 데이터 표를 생성합니다. 그런 다음 R^2 또는 R^2Adj 등을 검토할 수 있습니다. 분산 분석 테이블 보고서에 대해 동일한 작업을 수행하여 모든 적합에 대해 F 비율 및 Prob > F를 검토할 수 있습니다.
이렇게 다양한 핏 라인을 비교하는 것이 더 나은 방법일 수 있다고 생각합니다. 적어도 설명을 바탕으로 생각하는 내 방식입니다.
나는 당신이 다루고 있는 것과 같은 종류의 데이터 테이블을 조롱하면서 내가 한 일을 보기 위해 실행할 수 있는 스크립트가 있는 몇 가지 데이터 테이블을 첨부했습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
