Comment analyser cet ensemble de données de mesures répétées ?J'ai un ensemble de données de mesures répétées comme ci-dessous qui semble différent de l'exemple JMP Dogs.jmp.
Dans cet ensemble de données, 19 échantillons de tailles différentes ont été sélectionnés pour évaluer 4 instruments de mesure. L'objectif est d'évaluer s'il existe une différence significative entre les instruments.
Quel module de statistiques est le mieux adapté à un tel cas ? Comment faire avec JMP ?
Merci!
AnalytiqueRe : Comment analyser cet ensemble de données de mesures répétées ?Salut @ChernoffTurtle7 ,
Il faudra donner plus de détails je pense. Que voulez-vous dire par "19 échantillons de taille différente" ? En quoi consistent ces "mesures répétées" ?
Pour sélectionner les analyses appropriées, il est nécessaire de comprendre le processus par lequel les données ont été générées.
Merci,
Phil
Re : Comment analyser cet ensemble de données de mesures répétées ?En plus des questions de Phil, pourriez-vous fournir les données dans un fichier JMP ?Voici quelques idées :
1. Vous pouvez évaluer la cohérence de la variation d'un instrument à l'autre à l'aide de tableaux de plage (cela nécessiterait d'empiler la colonne de l'instrument).Cela montrera qu'il y a des cas où il y a beaucoup plus de variation d'un instrument à l'autre pour certains échantillons. Il est pratiquement impossible d'évaluer l'ensemble de données sans connaissance du sujet concernant la signification pratique.
2. Vous pouvez "normaliser" les données pour chaque échantillon en créant une colonne qui prend la différence entre les valeurs mesurées et la valeur cible pour chaque échantillon.
3. J'ai joint quelques tableaux de données de votre tableau.D'abord pour regarder les données (graph builder et tracés de variabilité) Ensuite pour rechercher la stabilité (cartes de contrôle (Range chart).Ensuite, j'ai résumé les données (qui, selon vous, pourraient ne pas être appropriées en raison de l'incohérence) et effectué une analyse multivariée des moyennes et des écarts-types (notez les valeurs aberrantes et la forte corrélation, à mesure que l'échantillon augmente, la variabilité d'un instrument à l'autre augmente également) .
Après avoir examiné les données, vous pouvez décider si vous voulez d'autres tests pour déterminer si ceux-ci sont "statistiquement" significativement différents.
Re : Comment analyser cet ensemble de données de mesures répétées ?Vous pouvez considérer cela comme une extension d'un test t apparié (sauf qu'il y a 4 niveaux, plutôt que 2).Mais le modèle est le même.Dans le format de données qui @statman gracieusement fournis, l'étiquette (Instrument) et l'ID d'échantillon sont vos effets dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle. Laissez sqrt(Y) être votre réponse (via Box-Cox, pour contrôler la variance non constante). Maintenant, Sample ID est une variable bloquante pour "corriger" les différences entre les échantillons. Vous pouvez choisir que l'ID d'échantillon soit aléatoire ou fixe en fonction de la manière dont ces échantillons ont été sélectionnés et de la population à laquelle vous souhaitez en déduire. Quoi qu'il en soit, il est important en tant que variable de blocage car c'est dans Sample que vous souhaitez comparer des instruments (je soupçonne... ?). Cela dit, les comparaisons entre instruments seront les mêmes pour les deux modèles. Les parcelles résiduelles avec l'ID d'échantillon fixe auront plus de sens en raison de l'ordre des échantillons et puisque les parcelles résiduelles pour le modèle d'ID d'échantillon aléatoire sont des parcelles marginales (non conditionnelles). Questions de @Phil_Kay et @statman sont toujours la clé de toutes les questions sur la façon dont ces données sont correctement analysées, mais cela peut fournir un début.
Re : Comment analyser cet ensemble de données de mesures répétées ?message répété par inadvertance supprimé.
