Comment comparer deux variables dépendantes avec plusieurs variables indépendantesBonjour, communauté JMP,
Il y a deux variables (cytokine sérique et chimiokine) et trois variables indépendantes [Souris (1 : mâle, 2 : femelle), Expérimentateurs (1 : homme, 2 : femme) et Traitement (1 : solution saline, 2 : LPS)].
Je souhaite déterminer les relations (signification statistique, telle que la valeur P) entre deux variables et chaque variable indépendante et leurs facteurs fixes, tels que Souris✕Expérimentateur✕Traitement".
Dois-je utiliser le modèle Fit ?
Merci beaucoup.
Zy
Analyse et modélisation de données de baseRé: Comment comparer deux variables dépendantes avec plusieurs variables indépendantesSalut @ScatterMarten13 ,
Bienvenue dans la Communauté !
Je ne suis pas sûr de comprendre si vous disposez déjà d'un jeu de données prêt pour l'analyse, ou si vous souhaitez planifier vos expériences ?
- Dans le premier cas, en fonction de la qualité et de la représentativité des données, vous pourrez ou non identifier certaines relations. L'analyse de la qualité de votre collecte de données avant toute modélisation (évaluation de la taille et de la puissance de l'échantillon, des corrélations entre les variables, de la multicolinéarité, de la répétabilité et de la reproductibilité des mesures, etc.) sera essentielle pour comprendre les résultats de votre modèle et déterminer le degré de confiance que vous pouvez lui accorder. Ensuite, l'utilisation de Fit Model pourrait vous aider à analyser les résultats et à évaluer la pertinence du modèle, à la fois statistiquement et avec une expertise du domaine.
- Dans le second cas, vous pouvez créer un plan d'analyse en fonction de vos besoins, pour étudier tous les effets principaux et les interactions à 2 et 3 facteurs. Vous pouvez créer le plan d'analyse en utilisant la plateforme MSA Designs (puisque les souris et les expérimentateurs peuvent être interprétés respectivement comme des facteurs « jauge » et « opérateur ») ou plus généralement en utilisant la plateforme Custom Designs . L'analyse est alors beaucoup plus facile car la collecte de données est liée à votre objectif et au modèle supposé que vous avez spécifié.
Dans chaque cas, effectuer des expériences de validation pour confirmer vos interprétations et conclusions contribuera à confirmer votre hypothèse.
J'espère que ce premier sujet de discussion pourra vous aider,
Ré: Comment comparer deux variables dépendantes avec plusieurs variables indépendantesCher Victor_G,
Merci pour vos conseils.
J'ai des données et je vais commencer par le modèle d'ajustement.
Salutations.
Zy
