In dieser Serie untersuchen wir, wie man mit der JMP-Software statistische Analysen im Bereich Tiergesundheit und Ernährung durchführt. Diese Reihe richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Branchenexperten und behandelt grundlegende und fortgeschrittene Techniken, die Ihnen dabei helfen, wertvolle Informationen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Durch die Teilnahme an dieser Webinarreihe verfügen Sie über Kenntnisse und Fähigkeiten für den Einsatz von JMP bei der Analyse von Tiergesundheits- und Ernährungsdaten. Sie können anspruchsvollere statistische Analysen durchführen, fundiertere Schlussfolgerungen ziehen und fundierte Entscheidungen treffen, um die Gesundheit und das Wohlbefinden der Tiere zu verbessern. Unabhängig davon, ob Sie Anfänger oder erfahrener JMP-Benutzer sind, bietet Ihnen diese Serie wertvolle Werkzeuge, mit denen Sie Ihre Arbeit vorantreiben und bessere Modelle in Ihrem Studienbereich optimieren können.
Sitzung Nr. 1: Statistische Zusammenfassung, Hypothesentests und Modellbildung
Im ersten Teil lernen Sie, wie Sie Daten statistisch zusammenfassen, t-Tests bei einer und zwei Stichproben durchführen, eine Varianzanalyse (ANOVA) durchführen und die multiple lineare Regression verwenden. Mit diesen Tools können Sie Beziehungen untersuchen, Gruppen vergleichen und die Bedeutung der in Ihren Daten beobachteten Unterschiede bewerten.
Bald:
Sitzung Nr. 2: Überlebensanalyse
Der zweite Teil konzentriert sich auf die Analyse der Überlebenszeiten zwischen Gruppen. Sie erfahren, wie Sie Überlebenszeiten mithilfe parametrischer und nichtparametrischer Techniken schätzen und vergleichen und wie Sie Kovariaten berücksichtigen, um genauere Schlussfolgerungen zu erhalten. Diese Analyse ist besonders relevant im Bereich der Tiergesundheit und Ernährung, wo das Überleben ein entscheidender Faktor ist.
Sitzung Nr. 3: Gemischte Modelle
Im dritten Teil werden wir gemischte Modelle untersuchen, um zufällige Effekte zu berücksichtigen und Längsschnittdaten und wiederholte Messungen zu analysieren. Mit diesen Techniken können Sie die Variabilität innerhalb und zwischen Subjekten ansprechen und besser verstehen, wie sich Daten im Laufe der Zeit ändern. Sie erfahren außerdem mehr über die in JMP und JMP Pro verfügbaren Optionen zur Optimierung dieser Modelle und zur Auswahl der geeigneten Kovarianzstruktur.
