Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Guten Tag,
Ich habe ein Problem damit.
Tag: 1,2,3,4,5
Operator: a,b,c,d
An einem Tag laufen: r1, r2, r3
Jeder Lauf hat 2 beobachtete Werte: o1, o2
Die obige Datenkombination wird erstellt für:
0 mg/ml, 1 mg/ml, 30 mg/ml,
Schlussfolgerung: Eine Regressionslinie (y = Konzentration, x = beobachteter Wert).
Da ich herausfinden wollte, wie variabel die einzelnen beobachteten Werte sind,
Ich habe viele Methoden ausprobiert, war aber teilweise nicht zufriedenstellend.
Schließlich hatte ich versucht, die erstellten Regressionslinien zu vergleichen.
Da Y-Achsenabschnitt und Steigung jedoch zusammen betrachtet werden müssen, ist dieser Vergleich nicht einfach.
Kann ich diese multiplen Regressionsgeraden vergleichen, um möglicherweise Folgendes zu schließen?
1. Aus einer universellen Regression geht hervor, dass Operator c die größte Lücke aufweist, während Operator b die geringste Lücke aufweist.
2. Für Operator d ist die Variation zwischen den Tagen signifikant, da die ANOVA mit Regressionslinien einen signifikanten P-Wert aufweist.
3. Wenn der Mittelwert (o) als Durchschnitt zwischen o1 und o2 verwendet wird, wird die Varianz (Operator) verringert, da sie sich auf SEM (und nicht auf SD) bezieht.
Bitte hilf mir...
Verbraucher- und MarktforschungBetreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Ich würde diese Analyse genauso interpretieren wie Sie. Es gibt keine konstante Voreingenommenheit zwischen den Gruppen, sondern eine proportionale Voreingenommenheit.
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Lieb,
Eine letzte Sache, die Sie überprüfen sollten ...
Auf dem Bild, das ich gepostet habe,
Kann ich daraus schließen, dass es einen signifikanten Unterschied in der Steigung (Wechselwirkungsterm) und keinen signifikanten Unterschied im Intercept-Term gibt?
Daher kann ich in diesem Fall wohl zu dem Schluss kommen, dass
Obwohl die Steigung unterschiedlich ist, wird der Achsenabschnitt als gleich angesehen, sodass es keinen Unterschied zwischen der Wiederholbarkeit 1 bis 3 gibt.
(Wie ich weiß, benötigt die ANCOVA-Differenz sowohl Steigungsdifferenz als auch Achsenabschnittsdifferenz)
Können Sie zustimmen?
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Sie können die anderen Variablen im Modell verwenden, wenn sie Teil Ihres Gruppenkonzepts sind.
Ja, diese Analyse wird traditionell als Kovarianzanalyse (ANCOVA) bezeichnet.
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Wie falsch die Interpretation wäre,
ENDLICH habe ich das Ziel erreicht, diese Figur zu bekommen!!
Deine Hilfe war großartig für mich!
Ich bin etwas verwirrt, ob ich den Faktor [By] mit „Tag, Lauf usw.“ zuweisen soll.
Aber das ist vorerst nicht wichtig.
Du hast die Situation gelöst.
Mein Problem war,
Ich habe die Daten nicht richtig angeordnet.
Es war wie,
1 mg/ml 30 mg/ml
44,2 105,1
30,2 130,0
55,1...
Es war ein echtes Problem und ich konnte die Variable (kontinuierlich) nicht finden, die zum Ausführen von ANCOVA benötigt wurde
Nachdem Sie geholfen haben,
es hat sich herausgestellt, dass,
Konz. Obs.Wert
1 44,2
30 105.1
1 30.2
30 130,0
... Endlich ist es auf ANCOVA anwendbar.
Danke!
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Eigentlich hilft das wirklich.
Ich habe noch keinen weiteren Schritt versucht, aber als ich Ihre Antwort las, kam mir plötzlich eine Idee
Verbreiten Sie Y und gruppieren Sie sie nach „Operator“ -1
Einmal nach „Betreiber“ unterteilt und nach „Tag“ -2 gruppiert
.... Auf diese Weise erwarte ich, dass ich die Fragen beantworten kann; „Unterscheidet sich Y je nach Operator?“ oder „Beeinflusst die Tagesvariable das Y des Bedieners?“ usw.
Ich verstehe das Drehbuch nicht, aber ich werde es versuchen und hoffe, dass ich Ihren Standpunkt verstehen kann.
Vielen Dank!
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Ein lineares Modell erwartet Paare von (X,Y), aber Sie beschreiben einen Fall, in dem X=1 für mehr als ein Y in jeder Gruppe. Wie kann diese Situation sein?
Hier ist ein Beispiel dafür, was ich meine, indem ich die Datentabelle „Big Class“ im Ordner „Sample Data“ verwende. Führen Sie das Skript aus, um zu sehen, wovon ich spreche und ob es in Ihrem Fall funktionieren könnte.
Names Default to Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
fit = dt << Fit Model(
Y( :weight ),
Effects( :height, :age, :height * :age ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ),
Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ),
Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ), Box Cox Y Transformation( 0 )}
)
);
Hier ist das Ergebnis:
Der Interaktionsterm ist der Schlüssel. Es wird verwendet, um die Frage zu testen: „Hängt die Steigung von der Altersgruppe ab?“ Dieser Fall deutet darauf hin, dass dies nicht der Fall ist, da dieser Term mit einer Sicherheit von 95 % nicht signifikant ist.
Ihre Gruppierung ist komplexer (nicht nur eine einzelne Variable wie :age), aber die Idee ist dieselbe. Überlegen Sie also, welche Variablen zur Definition einer Gruppe verwendet werden können, und verwenden Sie dann eine Formel, um die Gruppierungsvariable für die Regressionsanalyse zu erstellen.
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Vielen Dank für Ihre Antwort. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass ich keine Beispieldatei anhängen kann.
Nun, derzeit habe ich eine Daten-JMP-Datei wie:
Wiederholbarkeit der Tagesläufe durch den Bediener
1 a r1 o1=47,2
1 a r1 o2=45,3
1 a r2 o1=49
1 a r2 o2=44,5
1 b r1...
FÜR 1 mg/ml...
Was genau soll ich für eine Kolumne erstellen?
Vielleicht ist der obige Datensatz x=1, y=47,2, 45,3, ... und Sie sagen, dass die nominale Gruppierungsspalte ist?
Wie,
1 a r1 o1 as, G1 ,
1 a r1 o2 as, G2, ...
?
Haben Sie einen guten Tag!!
Betreff: Wie vergleiche ich mehrere gerade Linien? (y=ax+b)Für diese Aufgabe können Sie ein lineares Regressionsmodell verwenden. Zusätzlich zu den Y- und X-Variablen müssen Sie Gruppierungsvariablen erstellen. Beziehen Sie diese in Ihr Modell ein. Kreuzen Sie außerdem jede Gruppierungsvariable mit der X-Variablen. Die Tests für die Haupteffekte der Gruppierungsvariablen beantworten die Frage nach einem gemeinsamen oder eindeutigen Abschnitt für jede Gruppe. Die Tests für die Interaktionseffekte mit den Gruppierungsvariablen beantworten die Frage nach einer gemeinsamen oder eindeutigen Steigung für jede Gruppe.
Weitere Informationen finden Sie in dieser JMP-Hilfe Anpassen linearer Modelle für mehr Details.
