페어링된 테스트 또는 페어링되지 않은 테스트?안녕,
0, 1, 2일 동안 배양한 후 측정한 샘플이 포함된 데이터 세트가 있습니다.
각 샘플은 3개씩 준비한 후, 각 반복물을 0, 1 또는 2일 동안 배양했습니다.
배양 시간이 측정에 영향을 미치는지 테스트하는 데 관심이 있습니다.
어떤 검정을 사용하는 것이 맞을까요? 짝지어진 검정(짝지어진 쌍)인가요, 아니면 짝지어지지 않은 검정인가요? 데이터는 비모수적입니다.
감사해요.
품질 및 공정 엔지니어링Re: 페어링 또는 페어링되지 않은 테스트?안녕 @DI !
귀하의 상황과 설명을 살펴보면 다음과 같습니다.
- 3군 : 0, 1, 2일,
- 동일한 원본 샘플에서 복제물을 가져오기 때문에 세 그룹에 대해 동일한 샘플이 생성됩니다.
나는 두 개 이상의 그룹에 대한 비모수 짝 테스트인 프리드만 테스트를 사용할 것입니다. 차단 요소로 (소스/원본) 샘플 ID가 있고 그룹화 변수로 시간/일이 있습니다(첨부된 예 참조).
서로 다른 반복실험이 독립적이라고 생각한다면(동일한 샘플 소스에서 나온 것이 아님) Kruskall-Wallis 검정이 적절할 수 있습니다.
추가 정보: 비모수 테스트(jmp.com)
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이 첫 번째 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 페어링 또는 페어링되지 않은 테스트?시간은 일반적으로 연속 변수로 취급되므로 Y를 시간에 대해 회귀하여 관계가 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터가 매개변수가 아니라는 것은 무엇을 의미합니까? 응답은 무엇입니까? 이 연구에서 변경되는 그룹이나 다른 변수가 있습니까?
Re: 페어링 또는 페어링되지 않은 테스트?제 질문에 답해주셔서 감사합니다. 명확하지 않아 죄송합니다. 데이터는 정규 분포를 따르지 않습니다.
시간은 유일한 변경 매개변수입니다.
따라서 샘플 ID로 응답 대 시간(둘 다 연속 변수)을 간단하게 플롯하고 비모수 상관 테스트를 사용하여 상관 관계가 있는지 확인할 수 있습니까?
데이터 세트를 첨부했습니다.
Re: 페어링 또는 페어링되지 않은 테스트?안녕하십니까 @DI ,
시간이 응답에 (중요한) 영향을 미치는지 여부를 표시하는 몇 가지 방법이 있습니다.
- 그래프 빌더에 의한 시각화(이미지 "DI_1"): 이 그래프는 응답이 시간 종속적으로 보이지 않지만 샘플 변동성의 영향을 더 많이 받는다는 것을 아주 쉽게 보여줍니다.
- "Fit Model" 플랫폼을 통한 모델링(이미지 "DI_2"): 응답의 진화가 시간에 의해 영향을 받는지 확인하기 위해 혼합 모델(Sample_ID를 무작위 효과로 사용)을 생성하면 시간이 Wald p-값이 0,05에서 가까운 무작위 효과 "Sample_ID"와 대조되는 중요한 변수입니다. 보다 간단한 접근 방식(시간 및 sample_ID를 입력 변수로 사용하는 표준 최소 제곱)을 사용하면 동일한 비교를 볼 수 있습니다.
- 측정 시스템 분석 플랫폼을 통한 분석, 입력 시간과 샘플(이미지 "DI_3") 간의 분산을 평가하고 비교하기 위한 분석: 응답으로 sample_ID를 "부품, 샘플 ID"로, 시간을 그룹화 변수로 사용하여 MSA 분석을 생성합니다( X), 실험 응답 분산의 99%가 시간이 아니라 샘플에서 비롯된 것임을 알 수 있습니다.
- 마지막으로, 다변수 플랫폼을 사용하여 시간(연속 변수로)과 응답을 입력하고 빨간색 삼각형에서 "비모수적 상관 관계" -> "Spearman"(예:)을 확인하면 상관 관계가 얼마나 작은지 알 수 있습니다. 중요하지 않은 것은 응답과 관련된 시간입니다(이미지 "DI_4").
다양한 플랫폼 결과를 살펴보면 결론이 매우 명확해 보입니다.
더 "통계적으로 엄격"할 수 있는 더 나은 분석이 있다고 확신하지만 4가지 다른 도구와 결합된 개요는 일치를 보여줍니다.
도움이 되셨길 바라며,
Re: 페어링 또는 페어링되지 않은 테스트?답변해주셔서 감사합니다. 매우 도움이 됩니다!
