Ich versuche, zeitliche Veränderungen einer physiologischen Variablen zwischen zwei Gruppen von Probanden zu vergleichen. Jeder Proband hat mindestens zwei unterschiedliche Messungen dieser Variablen mit Tagen zwischen den Messungen. Die Probanden haben nicht das gleiche Intervall zwischen den Messungen. Die beigefügte Grafik zeigt, dass ich Spaghettidiagramme für die beiden Gruppen von Probanden erstellen kann. Ich versuche, Anpassungslinien zu vergleichen, um festzustellen, ob sich die Versuchspersonen hinsichtlich der Änderungen dieser Variablen im Laufe der Zeit unterscheiden. Wenn ich versuche, eine Anpassungslinie zu erstellen, erhalte ich das zweite Bild unten? Ich versuche herauszufinden, ob sich die Steigung zwischen den beiden Gruppen unterscheidet. Jede Hilfe wäre dankbar. Danke.
Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung der „Kovarianzanalyse“ (ANCOVA). Wählen Sie Analysieren > Modell anpassen. Wählen Sie die Antwortdatenspalte aus und klicken Sie auf Y. Wählen Sie die Zeit- und ID-Datenspalten aus und klicken Sie auf Makros. Wählen Sie in diesem Fall „Vollfaktoriell“. Klicken Sie auf Ausführen.
Dieses Modell enthält einen Begriff für einen Interaktionseffekt. Wenn der Interaktionseffekt signifikant ist, bedeutet dies, dass sich die Steigung zwischen den IDs erheblich unterscheidet.
Hallo @jsolo01 ,
Es sieht so aus, als hätten Sie Graph Builder zum Generieren dieser Diagramme verwendet, stimmt das? Wenn Sie das tun, erstellt JMP Anpassungslinien für alle Overlay-Diagramme, die Sie haben – also die ASID-Gesamtsumme. Die schattierten Bereiche um die Linien sind die 95 %-Konfidenzintervalle der Anpassung (glaube ich). Es hört sich nicht so an, als wäre es das, was Sie suchen.
Ich würde empfehlen, eine Anpassung Y nach Wandeln Sie dann die Spalte „ASID Total“ in die Rolle „By“ um. Dadurch werden die 60 (oder wie viele ASID-Stufen Sie auch haben) Fit Y by X-Diagramme generiert. Beachten Sie, dass Sie Ihre ASID möglicherweise in Ordinal oder Zeichen ändern möchten, da es sich anscheinend um eine Bezeichnerbezeichnung und nicht unbedingt um eine kontinuierliche Variable handelt.
Führen Sie dann einen STRG-Linksklick (Broadcast) auf die erste rote Schaltfläche „Bivariate Anpassung“ aus und wählen Sie „Linie anpassen“. Dadurch wird eine Linie an alle Daten angepasst. Klicken Sie in der Berichtstabelle „Zusammenfassung der Anpassung“ mit der rechten Maustaste und wählen Sie „In kombinierte Datentabelle umwandeln“ aus. JMP generiert dann eine kombinierte Datentabelle mit den Werten der Tabelle „Zusammenfassung der Anpassung“. Sie können dann Dinge wie R^2 oder R^2Adj usw. überprüfen. Sie können dasselbe für den Tabellenbericht zur Varianzanalyse tun, um das F-Verhältnis und Wahrscheinlichkeit > F für alle Anpassungen zu überprüfen.
Ich denke, dass dies möglicherweise eine bessere Möglichkeit ist, so viele verschiedene Anpassungslinien zu vergleichen. Zumindest ist es meine Art, darüber zu denken, basierend auf Ihrer Beschreibung.
Ich habe ein paar Datentabellen mit Skripten angehängt, die Sie ausführen können, um zu sehen, was ich getan habe, indem ich eine Datentabelle so nachgebildet habe, dass sie dem ähnelt, womit Sie es scheinbar zu tun haben.
Hoffe das hilft!,
DS
