모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하기 위한 옵션RCBD 모집단 데이터 세트에서 샘플링 크기와 방법론을 비교하는 옵션을 찾고 있습니다. 데이터 세트는 동물 바닥 펜 연구(동물 14마리/펜 = EU)에서 나온 것입니다. 체중 및 기타 변수는 100% EU에서 수집되었습니다.
아이디어는 데이터 세트를 보고 샘플을 선택하기 위한 다양한 시나리오(펜에서 무작위로, 동물의 무작위로 _#, 표준 편차 내에서 _#)를 평가하고 그 사이의 분석을 비교하는 것입니다.
지금까지 이는 Excel을 사용하여 샘플링 방법(각각 5회)을 시뮬레이션하고 분석을 위해 하위 집합을 JMP로 내보내는 방식으로 달성되었습니다.
JMP에서 직접 이 작업을 수행할 수 있는 더 효율적인 방법이 있다고 확신하지만 어떻게 해야 할지 잘 모르겠습니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다!자동화 및 스크립팅윈도우Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션표준 JMP 17Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션JMP 17에는 도움이 될 만한 새로운 기능이 있습니다. 참조 디자인 탐색기 선적 서류 비치. 이 분석은 몬테카를로 시뮬레이션이 아닌 선형 회귀 가정을 기반으로 합니다.
Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션어떤 JMP 버전(표준 또는 Pro)을 사용하고 계십니까?
Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션링크를 보내주셔서 감사합니다. 한번 살펴보고 제 상황에 도움이 될지 살펴보겠습니다!
Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션설명:
1. RCBD--사료 공급 및 무게 측정
-- 고정 효과 = Trt(4 Trts)
--무작위 효과 = 차단(13회 반복/Trt)
--응답 = 생체중 -- 추가 성능 지표(현재 관심 있는 항목은 아니지만)
2. 모든 펜에서 14마리의 동물로부터 데이터를 수집하고 Fit Model-Least Squared Means를 사용하여 데이터를 분석했습니다.
- 이제 인구 데이터를 사용하여 "가정" 유형의 시나리오를 수행하고 싶습니다. 1마리의 동물/펜(무작위로 및/또는 펜 평균의 SD 내) 또는 6마리의 동물/펜(무작위로 및/또는 펜 평균의 SD 내)에서만 LW를 수집했다고 가정해 보겠습니다.
- 이러한 What If 시나리오 간의 분석을 비교하고 싶습니다.
3. 죄송합니다. 어떻게 답변해야 할지 잘 모르겠지만 일단 시도해보겠습니다.
- 동물 수(샘플링)와 샘플링에 사용된 방법(무작위로 또는 펜 평균의 SD를 사용하여)이 처리 간 차이를 감지하는 능력에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 그리고 출력의 변화량.
4. 시뮬레이션(2가지 선택 방법을 사용하여 동물의 차이 수 선택)을 Excel을 사용하여 5회 반복했습니다.
- 우리가 시나리오를 시뮬레이션한 이유는 무작위/평균 SD 내에서 사용할 수 있는 동물/펜의 수 때문입니다. 선택에 대한 실제 팝./펜보다 적었습니다.
Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션먼저, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 나는 당신의 상황을 완전히 이해하지 못한다는 것을 인정해야 합니다.
1. RCBD를 사용하고 있는데 블록 내에서 조작하는 요소는 무엇입니까? 블록 효과를 어떻게 처리할 것을 제안하시나요? 고정 또는 무작위 효과?
2. "표본 크기 및 방법론"이란 무엇을 의미합니까?
3. 펜과 블록을 혼동하고 있는 것 같습니다. 또한 귀하의 상황이 샘플링과 DOE에 더 부합한다고 주장할 수도 있습니다. 연구에서 변동의 원인을 식별하기 위해 가설에 따라 여러 레이어를 중첩할 수 있습니다.
4. 분산이 어떻게 추정되는지 모르기 때문에 시뮬레이션이 어떻게 도움이 될지 모르겠습니다.
필요한 것은 다음을 아는 것입니다. 당신이 대답하려는 질문은 무엇입니까? 당신은 어떤 가설을 갖고 있나요? 무엇을 측정하고 있나요? 측정 시스템은 얼마나 적절한가요? 실제 인구에 대한 연구는 얼마나 대표적인가요?
Re: 모집단 데이터 세트의 표본 크기 및 방법을 비교하는 옵션이는 정확히 귀하가 요구하는 내용이 아닐 수도 있지만 맞춤 디자이너의 공변량 요인은 실험에 가장 적합한 샘플을 선택할 수 있습니다. 여기 JMP 익히기 웹 세미나 (전체 동영상은 유익하지만 행 부분 집합은 약 48분 지점부터 구체적으로 논의됩니다.)
