2つの従属変数を複数の独立変数と比較する方法こんにちは、JMPコミュニティの皆さん
変数は 2 つ（血清サイトカインとケモカイン）あり、独立変数は 3 つ（マウス（1：オス、2：メス）、実験者（1：男性、2：女性）、治療（1：生理食塩水、2：LPS））あります。
2つの変数と各独立変数およびその固定因子（「マウス✕実験者✕治療」など）間の関係（P値などの統計的有意性）を決定したい。
フィットモデルを使用するべきですか?
本当にありがとう。
ZY
基本的なデータ分析とモデリングRe: 2 つの従属変数を複数の独立変数と比較する方法こんにちは@ScatterMarten13 、
コミュニティへようこそ！
分析用のデータセットがすでに用意されているのか、それとも実験を計画したいのか、よくわかりません。
- 最初のケースでは、データの品質と代表性に応じて、いくつかの関係を特定できる場合とできない場合があります。モデリングの前にデータ収集の品質を分析すること (サンプル サイズと検出力、変数間の相関関係、多重共線性、測定の反復性と再現性などを評価) は、モデルの出力を理解し、モデルをどの程度信頼できるかを判断するための鍵となります。次に、Fit Model を使用すると、統計的にもドメインの専門知識に基づいても、結果を分析し、モデルの関連性を評価するのに役立ちます。
- 2 番目のケースでは、すべての主効果と 2 因子および 3 因子の相互作用を調査するために、ニーズに合わせて設計を作成できます。設計は、プラットフォームMSA Designs を使用して作成できます (Mice と Experimenters はそれぞれ「ゲージ」因子と「オペレーター」因子として解釈できるため)。または、より一般的には、 Custom Designsプラットフォームを使用して作成できます。データ収集が目的と指定した想定モデルにリンクされるため、分析ははるかに簡単になります。
いずれの場合も、解釈と結論を確認するための検証実験を行うことで、仮説を確認するのに役立ちます。
この最初のディスカッションスターターがお役に立てば幸いです。
Re: 2 つの従属変数を複数の独立変数と比較する方法Victor_G様、
アドバイスありがとうございます。
データがあるので、Fit Model から始めます。
よろしく。
ZY
