Ciao comunità JMP,
Vorrei sapere se è possibile valutare (in JMP 13.1) le tendenze in un dato in cui X è ordinale (4 gruppi) e Y è continuo (vedi file allegato).
Sulla base di un'ispezione visiva, sembra che i mezzi di misurazione siano progressivamente più alti con ciascun gruppo, ma non sono stato in grado di trovare un metodo per valutarlo formalmente.
Grazie per l'aiuto.
ST
@Thierry_S , in JMP 13 Graph Builder è possibile aggiungere una linea di adattamento tramite l'interfaccia utente o utilizzare questo script salvato
Graph Builder(
Variables( X( :GROUP ), Y( :MESUREMENTS ) ),
Elements(
Points( X, Y, Legend( 3 ) ),
Points( X, Y, Legend( 4 ), Summary Statistic( "Mean" ) ),
Line( X, Y, Legend( 5 ) ),
Line Of Fit( X, Y, Legend( 6 ), R²( 1 ), Equation( 1 ) )
),
SendToReport( Dispatch( {"Line Of Fit"}, "", OutlineBox, {Close( 0 )} ) )
)
Ecco il risultato.
Comunque io seguirei questo approccio:
- Usa Analizza > Stima Y per X per eseguire un'ANOVA unidirezionale, le medie dovrebbero aumentare con Raggruppa e dovresti verificare la differenza di significatività globale nelle medie, quindi confrontare i gruppi.Ad esempio, il Gruppo 3 ha una media statisticamente diversa da quella del Gruppo 4, ecc.
- Guarda le differenze successive nelle medie di gruppo (2-1, 3-2, 4-3), sono tutte positive (0,58, 0,47, 0,32). 4-3 non è significativo a 0,05, tuttavia, il valore p è 0,07 che fornisce qualche indicazione di una tendenza, ma forse in rallentamento.
- Non consiglierei un modello di ordine superiore senza più contesto su questo gruppo ordinale. Ad esempio, questa potrebbe essere la fortuna del sorteggio, che l'ordine dei risultati di questi quattro gruppi è 1,2,3,4 uno su 24 possibili ordinamenti (4! risultati diversi).Se c'è una "causa" per questo ordinamento come la dose, o la ripetizione (apprendimento) o qualche gruppo sociale, il modello dovrebbe essere costruito usando le variabili "causa".
- Un metodo semplice diverso da Graph Builder per supportare la "tendenza" consiste nel fare clic con il pulsante destro del mouse sulla tabella delle medie e della deviazione standard e selezionare Trasforma in tabella dati . Quindi usa Adatta Y per X con la media come Y e il gruppo come X (rendilo continuo) alla linea
Tuttavia, quando cerco un cambiamento nella "distribuzione" di questi gruppi, mi piace adottare un approccio diverso:
- Dalla tua tabella, calcola i quantili di distribuzione per ogni gruppo, 95, 90, 75, 50, 25, 10, 5 usando Tabelle > Riepilogo. La tabella risultante richiede un po' di lavoro: impilare i quantili, semplificare l'ID quantile.
- Quindi mi piace guardare la relazione del 90° percentile (per esempio) tra i gruppi. Sta cambiando tanto quanto la media?
- Il riepilogo QuantizedTable e lo script per creare l'analisi di seguito sono allegati alla tabella. Questo grafico indica che l'intera distribuzione sta cambiando, non solo la media... il che rafforza l'argomentazione di un trend per gruppo
Lasciatemelo ribadire, questa è un'analisi esplorativa. Qualsiasi modellazione o ulteriore indagine dovrebbe essere posta sui driver/causa del cambiamento.
