こんにちは、
コミットする前に、JMP と他の統計ソフトウェア パッケージをいくつか試しています。環境科学者として、 5 つのテスト場所 (各テスト領域内で 6 回反復) の年間サンプリング イベント (n = 4) 間で、一連の約 20 の水化学分析対象物の違いをテストするために、定期的に 100 の一元配置分散分析を実行する必要があります。領域間の相違をテストしているのではなく、4 つのイベント (年間) 間の各分析対象物の平均濃度の相違のみをテストしています。データセットを領域別に分割して、20 の分析対象物それぞれについて、年間の相違に対する一元配置分散分析の結果が必要です。JMP 出力で領域分割を表示する方法はわかりましたが (これは良いことです)、各領域分割内に 20 個のドロップダウン (つまり、分析対象物ごとに 1 つ) があり、それらを個別に (つまり、合計 100 回) 操作して、ドロップダウン メニューから分散分析結果を選択する必要があります。これはあまり楽しいことではありません。これをもっと簡単にする方法はありますか?各領域の 20 個の ANOVA 結果すべてを 1 つの表として取得するにはどうすればよいですか?
乾杯
これを行うための「楽しい」バージョンもあります:)
と
20 分析、5 領域 -> :年齢
サンプリング イベント -> :性別
スクリプトを実行し、Anovas の 1 つを右クリックして選択します。結合データテーブルを作成
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 ) ),
);
これを処理する最も簡単な方法は、Response Screening Platform を使用することだと思います
分析=>スクリーニング=>応答スクリーニング
一元配置分散分析を表形式で提供します
まったく別のアプローチについて疑問に思います。 各分析物 (20) には固有の応答 (溶存酸素など)、範囲、および分散があるため、ここでは分けておきます。 それらすべてを Y ロールに入力して、モデルを適合させて並列分析を行い、労力を削減できます。 場所 (5 レベル) と年 (4 レベル) を使用して線形予測変数を作成すると、労力をさらに削減してより多くの情報を取得できます。 レプリケートの使用方法についてはまだわかりません（暗黙的または明示的なランダム効果用語）。 なぜこのようにするのですか？
- より効率的に。 1 つのプラットフォームの起動を指定して、すべての結果を一度に取得します。
- JMP の方が効率的です。 データを多数の小さなセットに分割すると、統計力と精度が失われます。
- データについてさらに質問することができます。
- 時間の影響は各場所で同じですか?
- 一部の場所は同じように動作しますか? あなたに通知する可能性のあるクラスターはありますか?
- すべての統計検定をまとめて見ることができます。
- あなたは実行することができます事後カスタム テストまたは対比。
- 個々の場所や年、またはいずれかの変数のさまざまな組み合わせについて質問できます。
この種の分析のためにどのように設定しますか? 各分析対象の応答のデータ列と、場所と年のデータ列が必要です。 次に、次の手順に従います。
- [分析] > [モデルの適合] を選択します。
- Analyte データ列を選択し、Y をクリックします。
- Location および Year データ列を選択し、[追加] をクリックします。
- Emphasis を Effect Leverage に設定します。
- [実行] をクリックします。
- 分散分析テーブルを調べて、モデル全体が総平均と比較して有意であるかどうかを判断します。
- 影響テストを調べて、場所または年が重要かどうかを判断します。
- [Leverage Plot for Location] の横にある赤い三角形をクリックし、[LSMeans Plot] と [LSMeans Tukey HSD] を選択します。
- Year で最後の手順を繰り返します。
この分析は良い出発点となるはずです。 お役に立てば幸いです。
