Niveau : Débutant
【Présentateur】
BioStat Institute Co., Ltd. Représentant Directeur Yukio Takahashi
[Résumé de la présentation] Si vous essayez d'analyser deux variables qualitatives et quantitatives dans des données réelles, vous vous retrouverez inévitablement avec `` mise en page bidirectionnelle irrégulière répétée '' Je ne trouve pas mon manuel. C'est peut-être pour cette raison qu'il est courant sur le Web qu'« il ne peut être analysé que si les répétitions sont égales ». En effet, la méthode d'analyse utilisant la matrice de conception X à variables muettes, qui repose uniquement sur la décomposition de la somme des carrés, est détestée dans les manuels d'introduction à la statistique. Un utilisateur JMP utilisant Ajuster le modèle ne doit pas se soucier de savoir si les répétitions sont égales ou inégales. Vous savez probablement que lorsque vous essayez de trouver les moyennes de niveau d'une variable qualitative dans les détails de l'effet, vous obtenez "Moyenne des moindres carrés" et "Moyenne", et qu'ils sont en contradiction. Mais pouvez-vous expliquer la différence correctement? Par conséquent, nous présentons une méthode d'analyse utilisant la fonction matricielle d'Excel pour des données d'arrangement bidirectionnel irrégulier répétées 2 x 3, et la comparons avec le résultat d'analyse par JMP pour approfondir notre compréhension du principe de calcul de "l'ajustement du modèle". la décomposition par somme des carrés est présentée pour d'autres applications.
[Profil du présentateur]
J'utilise SAS depuis JMP4 et avant JMP. Au sein de l'entreprise pour laquelle je travaillais, j'ai dispensé une formation statistique à l'aide de différents types de JMP, et j'ai également mené des activités de diffusion du JMP au sein de l'entreprise. Ce résultat a été présenté lors des réunions de JMPer. Après sa retraite, il crée une société de conseil indépendante et poursuit ses activités. Récemment, j'ai l'impression que la capacité d'analyser statistiquement des données réelles dans de nombreux domaines universitaires (à l'exception des statistiques cliniques) au Japon est en déclin collectif. Pour moi, la méthode de conception expérimentale était indispensable pour apprendre la théorie statistique et la mettre en pratique. Le thème de cette époque était un problème qui avait déjà été résolu pour moi, mais quand j'ai relu les livres liés au plan d'expériences, j'ai trouvé qu'il n'y avait pas d'exemple utilisant le principe de calcul du "model fitting" de JMP. consterné par le défilé des méthodes d'analyse traditionnelles qui insistaient sur la décomposition de la somme des carrés, et j'étais convaincu qu'il s'agissait d'une illusion répandue selon laquelle il était impossible d'analyser des données à 2 voies avec des irrégularités répétées.
