通常の分位変換こんにちは、みんな、
データは正規分布しておらず、3 因子 ANOVA を実行できないため、データに対して通常の分位変換を実行したいと考えています。
通常の分位点変換を行うという提案を読み、これに対して 3 因子 ANOVA を実行しました。
まず、これは適切ですか？
次に、この分析を JMP で行うことはできますか?
分析Re: 通常の分位変換Distribution プラットフォームを使用して、通常の分位変換を行うこともできます。大きなテーブルの場合、これは列の数式を使用するよりも高速になる可能性があります。
Re: 通常の分位変換あなたが尋ねていることは関連していると思いますファン デル ワールデン検定
この検定は一元配置 ANOVA 用に開発されましたが、帰無仮説が有意な効果 (主な効果と交互作用) がないことを考えると、三元配置 ANOVA でも機能するはずだと思います。 あなたの仮説が連続している場合、それがまだ機能するかどうかはわかりません。
実際にそれを行うには、観測のランクが必要であり、ランクを通常の分位数にマッピングします。 手順を確認するには、次のコード スニップを参照してください。
Names Default To Here( 1 );
dt=Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
New Column( "Height Rank", Formula( Col Rank( :height, <<TIE></TIE>
Re: 通常の分位変換ありがとう、マーク。 あなたの回答に関して、さらにいくつか質問があります。
まず、添付のリンクは、Box-Cox 変換が正の Y 応答にのみ適していることを示しています。 私の現在の仕事のデータのいくつかは負の値です。 では、何ができるでしょうか？
また、すべて正の値の場合、box-cox 変換セクションを取得すると、これから何を正確に推測できますか? リンクを読むと、変換されたデータを保存できると書かれています。 では、変換されたデータを保存するとき、これは有意差のテューキー検定で今後使用するものですか?
Re: 通常の分位変換変換は非常に役立ちます。 Fit Least Squares に組み込まれている Box-Cox Transformation を使用すると、3 因子 ANOVA を簡単に実行できます。 必要のないより専門的なソリューションに頼る前に、まずこの一般的なソリューションを試すことをお勧めします。
これについては、JMP ヘルプを参照してください。変身.
