J'essaie de comparer les changements au fil du temps d'une variable physiologique entre deux groupes de sujets. Chaque sujet a au moins deux mesures différentes de cette variable avec des jours entre les mesures. Les sujets n'auront pas le même intervalle entre les mesures. Le graphique ci-joint montre que je suis capable de créer des tracés spaghetti pour les deux groupes de sujets. J'essaie de comparer les lignes d'ajustement pour voir si le sujet diffère en termes de changements dans cette variable au fil du temps. Lorsque j'essaie de faire une ligne d'ajustement, j'obtiens la deuxième image ci-dessous ? Essayer de voir si la pente diffère entre les deux groupes. Toute aide serait appréciée. Merci.
Une approche courante consiste à utiliser « l’analyse de covariance » (ANCOVA). Sélectionnez Analyser > Ajuster le modèle. Sélectionnez la colonne de données de réponse et cliquez sur Y. Sélectionnez les colonnes de données d'heure et d'ID et cliquez sur Macros. Sélectionnez Full Factorial dans ce cas. Cliquez sur Exécuter.
Ce modèle inclut un terme pour un effet d'interaction. L’effet d’interaction, s’il est significatif, indique que la pente est significativement différente selon les ID.
Salut @jsolo01 ,
Il semble que vous ayez utilisé Graph Builder pour générer ces tracés, n'est-ce pas ? Lorsque vous faites cela, JMP créera des lignes d'ajustement pour tous les graphiques de superposition dont vous disposez, c'est-à-dire le total ASID. Les zones ombrées autour des lignes correspondent aux intervalles de confiance à 95 % sur l'ajustement (je crois). Il ne semble pas que ce soit ce que vous recherchez.
Je recommanderais de faire un Fit Y by X, où vous diffusez les colonnes FVC Female et FVC Male dans le rôle Y et les Days Between FVC Final dans le rôle X. Ensuite, transférez la colonne ASID Total dans le rôle « Par ». Cela générera les 60 (ou le nombre de niveaux ASID dont vous disposez) graphiques Fit Y by X. Notez que vous souhaiterez peut-être changer votre ASID en Ordinal ou Caractère car il semble être une étiquette d'identification et pas nécessairement une variable continue.
Ensuite, faites un CTRL-clic gauche (diffusion) sur le premier bouton rouge d'ajustement bivarié et sélectionnez Ajuster la ligne. Cela adaptera une ligne à toutes les données. Dans le tableau du rapport Résumé de l'ajustement, vous pouvez cliquer avec le bouton droit et sélectionner « Créer en tableau de données combinées » et JMP générera un tableau de données combinées avec les valeurs du tableau de résumé de l'ajustement. Vous pouvez ensuite revoir des éléments comme R^2 ou R^2Adj et ainsi de suite. Vous pouvez faire de même pour le rapport du tableau Analyse de variance afin d'examiner le rapport F et Prob > F pour tous les ajustements.
Je pense que cela pourrait être une meilleure façon de comparer autant de lignes d’ajustement différentes. Du moins, c'est ma façon d'y penser en fonction de votre description.
J'ai joint quelques tables de données avec des scripts que vous pouvez exécuter pour voir ce que j'ai fait en simulant une table de données pour qu'elle ressemble un peu à ce à quoi vous semblez avoir affaire.
J'espère que cela t'aides!,
DS
