Cómo obtener una tabla de salida única para ANOVA unidireccional en muchas variables de respuestaHola,
Estoy probando JMP y algunos otros paquetes de software de estadísticas antes de comprometerme. Como científico ambiental, rutinariamente necesito ejecutar 100 ANOVA unidireccionales para probar las diferencias en un conjunto de ~20 analitos de química del agua entre eventos de muestreo anuales (n = 4) para cinco ubicaciones de prueba (6 réplicas dentro de cada área de prueba). No estoy probando diferencias entre áreas, solo diferencias en las concentraciones medias de cada analito entre cada uno de los 4 eventos (anualmente). Necesito el resultado de ANOVA unidireccional para la diferencia de años para cada uno de los 20 analitos, con el conjunto de datos dividido por área. Descubrí cómo hacer que la salida de JMP me proporcione la división del área (bueno), pero dentro de cada división del área tiene 20 menús desplegables (es decir, uno para cada analito ) que luego necesito revisar individualmente (es decir, 100 veces en total). ), para seleccionar el resultado de ANOVA en el menú desplegable. Esto no es tan divertido. ¿Hay alguna manera de hacer esto menos tedioso? ¿Cómo puedo obtener los 20 resultados ANOVA para cada área en una sola tabla?
Salud
Análisis y modelado de datos básicosCompartir y comunicar resultadosRe: Cómo obtener una tabla de salida única para ANOVA unidireccional en muchas variables de respuestaTambién hay una versión "divertida" para hacer esto
con
20 analizados, 5 zonas -> :edad
evento de muestreo -> :sexo
simplemente ejecute el script y luego haga clic derecho en uno de los Anovas y seleccione Hacer tabla de datos combinados
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 ) ),
);
Re: Cómo obtener una tabla de salida única para ANOVA unidireccional en muchas variables de respuestaCreo que la forma más fácil de manejar esto es usar la plataforma de detección de respuestas.
Analizar => Cribado => Cribado de respuesta
Te da los ANOVA de una vía en formato de tabla
Re: Cómo obtener una tabla de salida única para ANOVA unidireccional en muchas variables de respuestaMe pregunto acerca de otro enfoque por completo. Cada analito (20) tiene una respuesta única (p. ej., oxígeno disuelto), rango y varianza, por lo que los mantendremos separados por ahora. Puede ingresarlos todos en el rol Y con Fit Model para un análisis paralelo y reducir su esfuerzo. Podría construir un predictor lineal con Ubicación (5 niveles) y Año (4 niveles) para reducir aún más su esfuerzo y obtener más información. Todavía no estoy seguro de cómo usar las réplicas (término de efecto aleatorio implícito o explícito). ¿Por qué hacerlo de esta manera?
- Más eficiente para usted. Usted especifica el lanzamiento de una plataforma y obtiene todos los resultados a la vez.
- Más eficiente para JMP. Pierde poder estadístico y precisión al dividir los datos en muchos conjuntos más pequeños.
- Puede hacer más preguntas sobre los datos.
- ¿El efecto del tiempo es el mismo en cada lugar?
- ¿Algunas ubicaciones se comportan igual? ¿Hay grupos que podrían informarle?
- Puedes ver todas las pruebas estadísticas juntas.
- Puedes realizar a posteriori pruebas personalizadas o contrastes.
- Puede hacer preguntas sobre ubicaciones o años individuales, o diferentes combinaciones de cualquiera de las variables.
¿Cómo se configura para este tipo de análisis? Debe tener una columna de datos para cada respuesta de analito y una columna de datos para la ubicación y el año. Luego sigue estos pasos:
- Seleccione Analizar > Ajustar modelo.
- Seleccione las columnas de datos del analito y haga clic en Y.
- Seleccione las columnas de datos Ubicación y Año y haga clic en Agregar.
- Establezca el Énfasis en Apalancamiento de efectos.
- Haga clic en Ejecutar.
- Examine la tabla Análisis de varianza para determinar si todo el modelo es significativo en comparación con la gran media.
- Examine las pruebas de efectos para determinar si la ubicación o el año son significativos.
- Haga clic en el triángulo rojo junto al gráfico de apalancamiento para la ubicación y seleccione LSMeans Plot y LSMeans Tukey HSD.
- Repita el último paso con Año.
Este análisis debería ser un buen comienzo. Espero que le sea útil.
