Livello: Principiante
【Presentatore】
BioStat Institute Co., Ltd. Direttore Rappresentante Yukio Takahashi
[Riepilogo della presentazione] Se si tenta di analizzare due variabili qualitative e quantitative in dati reali, si finisce inevitabilmente con il ``disposizione irregolare ripetuta a due vie''.Non riesco a trovare il mio libro di testo. Forse per questo è prevalente sul Web che ``non può essere analizzato a meno che le ripetizioni non siano uguali''. La ragione di ciò è che il metodo di analisi che utilizza la matrice di progetto X con variabili fittizie, che si basa esclusivamente sulla scomposizione della somma dei quadrati, è odiato nei libri di testo introduttivi alla statistica. Un utente JMP che utilizza Fit Model non dovrebbe preoccuparsi del fatto che le ripetizioni siano uguali o irregolari. Probabilmente sai che quando provi a trovare la media del livello di una variabile qualitativa in Dettagli effetto, ottieni "Media dei minimi quadrati" e "Media" e che sono in disaccordo. Ma puoi spiegare bene la differenza? Pertanto, presentiamo un metodo di analisi che utilizza la funzione matrice di Excel per dati di disposizione a due vie irregolari ripetuti 2 x 3 e lo confrontiamo con il risultato dell'analisi di JMP per approfondire la nostra comprensione del principio di calcolo del "adattamento del modello". La scomposizione della somma dei quadrati viene presentata per ulteriori applicazioni.
[Profilo del presentatore]
Uso SAS da JMP4 e prima di JMP. Presso l'azienda per cui lavoravo, ho condotto istruzione statistica utilizzando vari tipi di JMP e ho anche svolto attività per diffondere JMP all'interno dell'azienda. Questo risultato è stato presentato alle riunioni di JMPer. Dopo il pensionamento, ha fondato una società di consulenza autonoma e continua la sua attività. Di recente, ritengo che la capacità di analizzare statisticamente dati reali in molti campi accademici (ad eccezione della statistica clinica) in Giappone stia diminuendo collettivamente. Per me, il metodo di progettazione sperimentale era indispensabile per imparare la teoria statistica e metterla in pratica. Il tema di questa volta era un problema che era già stato risolto per me, ma quando ho letto di nuovo i libri relativi alla progettazione degli esperimenti, ho scoperto che non c'era alcun esempio che utilizzasse il principio di calcolo del "model fitting" di JMP. sconvolto dalla sfilata dei metodi di analisi tradizionali che insistevano sulla scomposizione della somma dei quadrati, ed ero convinto che questa fosse un'illusione diffusa che fosse impossibile analizzare i dati a 2 vie con ripetute irregolarità.
