Ich versuche, zeitliche Veränderungen einer physiologischen Variablen zwischen zwei Gruppen von Probanden zu vergleichen. Jedes Subjekt hat mindestens zwei verschiedene Messungen dieser Variablen mit Tagen zwischen den Messungen. Die Probanden haben nicht das gleiche Intervall zwischen den Messungen. Die beigefügte Grafik zeigt, dass ich in der Lage bin, Spaghetti-Plots für die beiden Themengruppen zu erstellen. Ich versuche, Anpassungslinien zu vergleichen, um zu sehen, ob sich das Thema in Bezug auf Änderungen dieser Variablen im Laufe der Zeit unterscheidet. Wenn ich versuche, eine Line of Fit zu machen, bekomme ich das zweite Bild unten? Versuchen Sie zu sehen, ob sich die Steigung zwischen den beiden Gruppen unterscheidet. Jede Hilfe wäre willkommen. Vielen Dank.
Hi @jsolo01 ,
Es sieht so aus, als hätten Sie Graph Builder verwendet, um diese Diagramme zu erstellen, ist das richtig? Wenn Sie das tun, erstellt JMP Anpassungslinien für alle Overlay-Diagramme, die Sie haben – dh die ASID-Gesamtsumme. Die schattierten Bereiche um die Linien sind die 95% Konfidenzintervalle für die Anpassung (glaube ich). Es klingt nicht so, als ob Sie danach streben.
Ich würde empfehlen, ein Fit Y by X durchzuführen, bei dem Sie die Spalten FVC Female und FVC Male in der Y-Rolle und das Days Between FVC Final in der X-Rolle casten. Dann wandeln Sie die Spalte ASID Total in die Rolle „By“ um. Dadurch werden die 60 (oder wie viele ASID-Ebenen Sie auch haben) Fit Y by X-Diagramme generiert. Beachten Sie, dass Sie Ihre ASID möglicherweise in Ordnungszahl oder Zeichen ändern möchten, da es sich anscheinend um eine Kennung und nicht unbedingt um eine kontinuierliche Variable handelt.
Klicken Sie dann bei gedrückter STRG-Taste (Broadcast) mit der linken Maustaste auf die erste bivariate Anpassungsschaltfläche und wählen Sie „Linie anpassen“. Dadurch wird eine Zeile an alle Daten angepasst. In der Berichtstabelle „Zusammenfassung der Anpassung“ können Sie mit der rechten Maustaste klicken und „In kombinierte Datentabelle erstellen“ auswählen, und JMP generiert eine kombinierte Datentabelle mit den Werten der Tabelle „Zusammenfassung der Anpassung“. Sie können dann Dinge wie R^2 oder R^2Adj und so weiter überprüfen. Sie können dasselbe für den Tabellenbericht Varianzanalyse tun, um das F-Verhältnis und Prob > F für alle Anpassungen zu überprüfen.
Ich denke, dies könnte ein besserer Weg sein, um so viele verschiedene Anpassungslinien zu vergleichen. So denke ich zumindest nach deiner Beschreibung.
Ich habe ein paar Datentabellen mit Skripten angehängt, die Sie ausführen können, um zu sehen, was ich getan habe, um eine Datentabelle so zu verspotten, dass sie dem entspricht, mit dem Sie es zu tun haben.
Hoffe das hilft!,
DS
