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2주 동안 통계적으로 유의하고 다른 2주 동안은 그렇지 않은 실험 결과를 해석하는 방법은 무엇입니까?

안녕하세요,
테스트 변수가 2주와 3주 동안 20-30%의 차이로 일부 결과에 대해 통계적으로 유의미한 결과를 보였지만 다른 2주(1주와 4주)에는 ~0%의 차이로 무의미한 결과가 나온 실험을 분석하고 있습니다. .
이러한 관찰의 해석을 어떻게 해결할 수 있습니까?
2차+3차와 1차+4차 사이의 관측치 차이가 무작위 분산 내에 있는지 확인하기 위해 선택하는 적절한 통계 방법은 무엇입니까?
전체 결과를 기반으로 이 실험에 대해 여전히 유효한 결론을 내릴 수 있습니까?

 

결과에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 확인했지만 찾을 수 없었습니다.

테이블 버전:

	시련	성공 1단계	차이	p-값	3단계에 대해 보고하는 성공 1단계	차이	p-값	성공 3단계	차이	p-값
	시험	제어	시험	제어			시험	제어			시험	제어
주
3월 8-14일	88358	89019	2585	2590	-0.19%	0.5	1068	1038	+3.6%	0.2	187	191	-1.36	0.89
3월 15-21일	88407	88324	2656	2596	+2.2%	0.2	1102	1037	+6.17%	0.08	200	167	+20%	0.04
3월 22일~28일	90718	92135	2835	2763	+4%	0.059	1277	1198	+8.26	0.02	210	165	+30%	0.006
3월 29일~4월 4일	91496	91613	2506	2521	-0.4	0.57	1084	1139	-4.7%	0.25	137	137	0.13%	0.5
총	358979	361091	10582	10470	1.6%	0.11	4531	4412	+3%	0.06	734	660	+11.8%	0.018
1주 + 4주	179854	180632	5091	5111	+0.04	0.5	2152	2177	-0.72%	0.8	324	328	-0.79%	0.92
2주 + 3주	179125	180459	5491	5359	+3.23%	0.04	2379	2235	+7.24%	0.017	410	332	+24%	0.003

해석학데이터 테이블암사슴Re: 2주 동안 통계적으로 유의하고 다른 2주 동안은 그렇지 않은 실험 결과를 해석하는 방법은 무엇입니까?

죄송합니다. 지금은 데이터를 JMP에 입력하고 살펴볼 시간이 없지만 일반적으로 블록 효과 또는 블록별 상호 작용 효과가 있는 것 같습니다. 조사하고 싶은 부분은 다음과 같습니다. 주마다 결과가 다른 이유는 무엇입니까? 차이점이 먼저 감성 테스트를 통과하는지 확인하십시오. 즉, 데이터가 추가 분석을 위해 충분히 다양합니까? 실질적으로 중요할 만큼 Y에 충분한 변동이 있습니까? 그런 다음 블록 디자인 분석을 진행합니다(이는 블록 효과가 무작위인지 고정인지에 따라 다릅니다).

 

실험에서 노이즈를 분할하는 데 사용되는 블록입니다. 이 방법은 정밀도를 손상시키지 않고 실험의 추론 공간을 늘리는 것(경우에 따라 모델의 견고성을 평가하는 것)의 이점을 얻을 수 있으므로 매우 유용합니다.

Re: 2주 동안 통계적으로 유의하고 다른 2주에는 그렇지 않은 실험 결과를 해석하는 방법은 무엇입니까?

감사합니다! 블록 디자인 관점에서 살펴보겠습니다.

마지막 Y의 절대 및 상대 효과에 대한 신뢰 구간을 추가했습니다(성공 단계 3).
이 데이터에서 상대 효과의 CI가 중첩되기 때문에 동일한 실험의 다른 2주는 변동의 결과라고 결론을 내릴 수 있습니까? 그렇다면 이것은 행동 온라인 실험이기 때문에 2주 동안 다른 결과를 보여도 괜찮을 것입니다.