複数のグループを比較する必要があるこんにちは。行が属するグループ (n = 54 の可能なグループ) を識別する列 (GROUP_NUM) を持つテーブル (n ~ 12,000 行) があります。その行の汚染物質濃度を含む別の列 (COMPOUND_X) があります。各グループのすべての行に関連する汚染物質の濃度を比較しようとしています。 つまり、どのグループが最も似ているのでしょうか?
注: データが正規分布していないことを前提としています。 JMPバージョン12を使用しています。
JMP でこれを行うにはどうすればよいですか?前もって感謝します！
私のテーブルは次のようになります。
基本的なデータ分析とモデリングRe: 複数のグループを比較する必要があります数値分析に多くの時間を費やす前に、データの視覚化に時間を費やすことをお勧めします。 データをプロットすると、理解が深まり、パターンが示唆され、異常を特定するのに役立ちます。 JMP を使用すると、このような対話型の探索が簡単になります。
また、クラスタリングなどの教師なし学習手法を使用して、類似したグループと異なるグループを発見することもできます。
Re: 複数のグループを比較する必要があります素晴らしいアドバイス、そしてビクターに感謝します。戻ってきてくれてありがとう！
Re: 複数のグループを比較する必要がありますこんにちは@learning_JSL 、
によって言及されたプラットフォーム@Jed_Campbell始めるのに最適な場所です。
ただし、この多重比較には多数のグループ (50 以上) が含まれるため、すべての比較に興味がある場合は (Wilcoxon の代わりに)「Steel-Dwass」検定を使用することを強くお勧めします。 「コントロール」は、各グループをコントロール グループと比較する場合に使用します (これらのテストが JMP 12 で使用できる場合)。
これらのテストは同じメニューで利用できますが、全体的なエラー率から保護します。
そして、1431 の可能な比較により、全体的な信頼レベルは 0 (1,32.10^-32) に近くなります...
したがって、タイプ I 過誤 (偽陽性、グループのペアに統計的に有意な平均差が存在しないという帰無仮説を誤って棄却すること、別名、グループのペアの平均値間に有意差を誤って検出すること) が発生するリスクは非常に高くなります。適切なテストを使用するか、自信レベルを調整してください。 Steel-Dwass は、全体的なエラー率を制御するノンパラメトリック テストです。
これらのテストに関する詳細情報が必要な場合は、ヘルプ セクションを参照してください。ノンパラメトリック多重比較レポート (jmp.com)
この回答が、最適な統計検定を選択するのに役立つことを願っています。
Re: 複数のグループを比較する必要がありますジェドさん、本当にありがとう！
Re: 複数のグループを比較する必要がありますこれが JMP 12 で利用可能であると仮定すると (少なくとも JMP 14 では利用可能であったことはわかっています)、Fit Y by X プラットフォームでノンパラメトリック多重比較を使用できます。 これにより、類似性の表が得られますが、正規分布したデータは想定されていません。 これを行うデータ テーブルに保存されたスクリプトを含むサンプル ファイル Probe.jmp のサブセットを添付しました。
