Ciao!
Ho una domanda sulla rappresentazione sia grafica che statistica. Nel seguente grafico a barre, l'interazione tra i due trattamenti è significativa, quindi il modo più ideale per rappresentare graficamente i risultati sarebbe un grafico a barre con la seguente estetica:
Eseguendo il Tukey dell'interazione, il risultato dell'analisi è il seguente:
Sebbene questo output JMP sarebbe il più statisticamente corretto, dal momento che si hanno tutte le informazioni tra i trattamenti, esiste un modo in JMP Pro per effettuare un confronto statistico tra il trattamento principale e i trattamenti secondari, semplificando graficamente i risultati per la comprensione del lettore?
Come rappresenteresti i risultati graficamente e statisticamente?
grazie in anticipo
Non so qual è la risposta "giusta", ma potrei provare qualcosa del genere:
Ho utilizzato la piattaforma fit y by x per effettuare un confronto delle medie utilizzando Dunnett con controllo.
In questo esempio il controllo è in realtà denominato "controllo", quindi la piattaforma non chiede quale livello sia il controllo. Se il trattamento di base non è denominato "controllo", ti verrà chiesto di specificare quale sia il controllo.
Il JSL qui sotto prende la tabella dati di classe grande e la manipola in una tabella di esempio. Ho usato il generatore di workflow per generare il JSL, quindi alcune cose sono un po' traballanti, ma funziona.
Names Default To Here( 1 );
dt=Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << Begin Data Update;
dt << Recode Column(
dt:age,
{Format( _rcNow, "Fixed Dec", 5, 0 ), Map Value(
_rcOrig,
{12, "Treatment 1", 13, "Treatment 2", 14, "Treatment 3", 15, "Treatment 4", 16, "Control", 17, "Control"
},
Unmatched( _rcNow )
)},
Update Properties( 1 ),
Target Column( :age )
);
dt << End Data Update;
dt << Delete Columns( :name );
dt << Delete Columns( :sex );
dt << Set Name( "Big Experiment" );
dt << Delete Scripts(
{"Distribution", "Bivariate", "Oneway", "Logistic", "Contingency", "Fit Model",
"Set Sex Value Labels", "Set Age Value Labels", "Graph Builder Smoother Line",
"Graph Builder Line and Bar Charts", "Graph Builder Line Chart",
"Graph Builder Heatmap", "JMP Application: Six Quality Graphs"}
);
dt:age << Set Name( "Treatment" ) ;
dt:height << Set Name( "Response 1" );
dt:weight << Set Name( "Response 2" );
dt:Treatment << Set Modeling Type( "Nominal" );
dt << Oneway(
Y( :Response 1 ),
X( :Treatment ),
With Control( 1, {"Control"} )
);
obj = dt << Oneway(
Y( :Response 1 ),
X( :Treatment ),
With Control( 1, {"Control"} )
);
dt2=Report( obj )["Means Comparisons",
"Comparisons with a control using Dunnett's Method", "LSD Threshold Matrix",
Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
dt << Update(
With( dt2 ),
Match Columns( :Treatment = :Level )
);
Close( dt2, nosave );
obj = dt << Oneway(
Y( :Response 1 ),
X( :Treatment ),
With Control( 1, {"Control"} )
);
obj << Save Script to Data Table(
"Fit Y by X of Response 1 by Treatment", <<REPLACE></REPLACE>