こんにちは！
グラフと統計の両方の表現について質問があります。次の棒グラフでは、2 つの処理間の相互作用が顕著であるため、結果をグラフで表す最も理想的な方法は、次のような見た目の棒グラフです。
相互作用の Tukey を実行すると、分析の結果は次のようになります。
この JMP 出力は、処理間のすべての情報を持っているため、統計的には最も正確ですが、JMP Pro で、主な処理と二次的な処理を統計的に比較し、読者が理解しやすいように結果をグラフで簡略化する方法はありますか?
結果をグラフや統計でどのように表現しますか?
前もって感謝します
「正しい」答えが何なのかは分かりませんが、次のようなことを試してみるといいかもしれません:
私は、Y と X の適合プラットフォームを使用して、Dunnet のコントロールを使用した平均比較を行いました。
この例では、コントロールは実際には「コントロール」という名前が付けられているため、プラットフォームはどのレベルがコントロールであるかを尋ねません。ベースライン処理の名前が「コントロール」でない場合は、どのレベルがコントロールであるかを指定するように求められます。
以下の JSL は、大きなクラス データ テーブルを取得し、それをサンプル テーブルに操作します。ワークフロー ビルダーを使用して JSL を生成したので、少し不自然な部分もありますが、動作します。
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>