樣本量小，如何正確找到參數之間的相關性？你好，
不幸的是，最後我只剩下 3 個樣本，這些樣本確定了大約 10 個不同的特徵。 現在我有一個 3 行 10 列的表。 我想做的是弄清楚這些參數之間是否存在一對一的趨勢（相關性），或者換句話說，其中一些參數是否與其他一些參數具有很強的相關性。
因此，我用JMP進行了多變量分析，結果很有效。 但問題是，這個樣本量是否太小，無法得出可靠的結論？ 如果是這樣，我應該如何正確計算樣本量？
有人說如果JMP能用，說明我的樣本量沒問題，但我有點懷疑這一點。 你怎麼想？
預先感謝您的意見或意見！
基礎數據分析和建模分享和交流結果視窗Re: 樣本量小，如何正確找到參數之間的相關性？首先，歡迎來到社區。如果您有多列數據，JMP 可以執行多變量分析。它可能沒有用，但它不會失敗。 更具挑戰性的問題是，您對這項研究的結果在未來的真實性有多大信心（假設這就是您所說的“可靠的結論”）？很少可以僅通過統計來評估這一點（我知道有些人可能會反對這一點）。 問題是您手頭的樣本在多大程度上代表了未來的情況？ 希望您的 SME 能夠就您擁有的 3 個樣本在“所有樣本”中的代表性程度提供一些指導。我會很懷疑。這3個樣本是如何獲得的？
“不幸的是，未來的實驗（未來的試驗、明天的生產）將受到與影響本次實驗的環境條件（溫度、材料、人員）不同的影響......僅通過對主題的了解，可能需要進一步的實驗來覆蓋更廣泛的條件，人們可以決定未來的環境條件是否與今天的環境條件足夠接近，儘管存在犯錯的風險允許使用手頭的結果”。
戴明博士
有一些方法可以提高采樣的效率，有助於增加研究的推理空間，從而增加您的研究在未來適用的可能性。
Re: 樣本量小，如何正確找到參數之間的相關性？感謝您的迅速回復和歡迎！就像你說的，這個結果在未來是否仍然有效，不僅僅取決於統計結果。 但也應該考慮實際意義。 我在提出這個問題時試圖弄清楚的是，統計的角度，3 個樣本 x 10 個特徵是否足以獲得這些特徵之間的相關性。 我應該相信相關性 R2 並開始解釋所獲得結果的實際意義嗎？ （不確定我是否澄清了我的問題......抱歉）。
3個樣品的製備方法相同，只是蛋白質含量逐漸增加。
Re: 樣本量小，如何正確找到參數之間的相關性？我不相信任何統計魔法都無法克服這樣一個事實：您只有 3 個樣本，因此必須對您觀察到的任何關係持懷疑態度。您可以嘗試引導程序，以便更具體地了解相關性的置信區間（它們應該匹配得相當好）。我懷疑它們會相當廣泛，這表明你對這些關係有多麼不確定。因此，您可以讓 JMP 估計關係以及不確定性，但最終問題是您想要將結果用於什麼目的。我認為對任何事情使用點估計都是危險的 - 但隨著對不確定性的一些模擬，它可能會被證明是有用的。我認為，最終，您將需要更多數據才能對您的發現有信心。
