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Come ottenere un'unica tabella di output per ANOVA unidirezionale su molte variabili di risposta

Ciao,

Sto provando JMP e alcuni altri pacchetti software di statistica prima di impegnarmi. Come scienziato ambientale, devo regolarmente eseguire 100 ANOVA unidirezionali per verificare le differenze in una suite di circa 20 analiti chimici dell'acqua tra eventi di campionamento annuali (n = 4) per cinque posizioni di test (6 repliche all'interno di ciascuna area di test). Non sto testando le differenze tra le aree, ma solo le differenze nelle concentrazioni medie di ciascun analita tra ciascuno dei 4 eventi (annuali). Ho bisogno del risultato ANOVA unidirezionale per la differenza di anni per ciascuno dei 20 analiti, con il set di dati suddiviso per area. Ho scoperto come fare in modo che l'output di JMP mi fornisca la suddivisione dell'area (buona), ma all'interno di ciascuna suddivisione dell'area sono presenti 20 menu a discesa (ovvero uno per ciascun analita ) che devo quindi esaminare individualmente (quindi, 100 volte il totale ), per selezionare il risultato ANOVA dal menu a discesa. Non è così divertente. C'è un modo per renderlo meno noioso? Come posso ottenere tutti i 20 risultati ANOVA per ciascuna area come un'unica tabella?

Saluti

Analisi e modellazione dei dati di baseCondivisione e comunicazione dei risultatiRi: Come ottenere una singola tabella di output per ANOVA unidirezionale su molte variabili di risposta

Esiste anche una versione "divertente" per farlo

 

insieme a

20 analizzati, 5 aree -> :età

evento di campionamento -> :sex

 

basta eseguire lo script e quindi fare clic con il tasto destro su uno degli Anovas e selezionare Crea una tabella dati combinata

 

 

Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
gb = dt << Graph Builder(
 Size( 437, 413 ),
 Graph Spacing( 4 ),
 Variables( X( :height ), Y( :weight ), Overlay( :sex ) ),
 Elements( Points( X, Y, Legend( 1 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 2 ) ) )
);
 
Oneway(
 X( :sex ),
 Y( :height ),
 By( :age ),
 SendToByGroup( Bygroup, Y( :height ) ),
 SendToByGroup( Bygroup, X( :sex ), Means( 1 ), Mean Diamonds( 1 ) ),

);

 

Ri: Come ottenere una singola tabella di output per ANOVA unidirezionale su molte variabili di risposta

Credo che il modo più semplice per gestirlo sia utilizzare la piattaforma di screening della risposta

Analizza=>Screening=>Screening risposta

Ti dà gli ANOVA unidirezionali in un formato tabellare

 

Ri: Come ottenere una singola tabella di output per ANOVA unidirezionale su molte variabili di risposta

Mi chiedo un altro approccio del tutto. Ogni analita (20) ha una risposta univoca (ad es. ossigeno disciolto), intervallo e varianza, quindi per ora teniamoli separati. Puoi inserirli tutti nel ruolo Y con Fit Model per l'analisi parallela e ridurre il tuo sforzo. È possibile creare un predittore lineare con Posizione (5 livelli) e Anno (4 livelli) per ridurre ulteriormente lo sforzo e ottenere maggiori informazioni. Non sono ancora sicuro di come utilizzare le repliche (termine di effetto casuale implicito o esplicito). Perché farlo in questo modo?

 

• Più efficiente per te. Specifica il lancio di una piattaforma e ottieni tutti i risultati contemporaneamente.
• Più efficiente per JMP. Perdi potere statistico e accuratezza dividendo i dati in molti insiemi più piccoli.
• Puoi fare più domande sui dati.
  • L'effetto del tempo è lo stesso in ogni luogo?
  • Alcune località si comportano allo stesso modo? Ci sono cluster che potrebbero informarti?
• Puoi vedere tutti i test statistici insieme.
• Puoi esibirti post-hoc test personalizzati o contrasti.
  • Puoi porre domande su singole località o anni o diverse combinazioni di entrambe le variabili.

Come si imposta per questo tipo di analisi? È necessario disporre di una colonna di dati per ogni risposta dell'analita e di una colonna di dati per la posizione e l'anno. Quindi segui questi passaggi:

 

1. Selezionare Analizza > Stima modello.
2. Selezionare le colonne dati Analyte e fare clic su Y.
3. Selezionare le colonne dei dati Posizione e Anno e fare clic su Aggiungi.
4. Imposta l'enfasi su Effetto leva.
5. Fare clic su Esegui.
6. Esaminare la tabella Analisi della varianza per determinare se l'intero modello è significativo rispetto alla media generale.
7. Esaminare i test sugli effetti per determinare se la località o l'anno sono significativi.
8. Fare clic sul triangolo rosso accanto al Leverage Plot per Location e selezionare LSMeans Plot e LSMeans Tukey HSD.
9. Ripeti l'ultimo passaggio con Anno.

Questa analisi dovrebbe essere un buon inizio. Spero che tu lo trovi utile.