PermutationstestLiebe Leserin, lieber Leser,
Ich untersuche die Korrelation zwischen dem peripheren Stoffwechsel (Insulin, Glukose, HbA1c) und den Hirnmetaboliten (NAA, Cho, mI) in der Typ-2-Diabetes- und der Kontrollgruppe. Ich habe Spearmans Rho gewählt, da keine Normalverteilung vorlag. Nun bin ich daran interessiert, ob es einen Unterschied zwischen den Korrelationen gibt. Gibt es beispielsweise einen Unterschied in der Korrelation Insulin-NAA bei Typ-2-Diabetes im Vergleich zur Korrelation Insulin-NAA in der Kontrollgruppe? Ich denke, ein Permutationstest ist die beste Methode. Ich finde aber keine gute Methode dafür. Es gab ein Add-In: https://community.jmp.com/t5/Abstracts/A-JMP-Add-In-for-Teaching-Statistical-Inference-Using-Resampling/ev-p/850154
Aber dieses hier ist archiviert. Ich dachte also daran, ein Skript zu verwenden, aber ich bin nicht der beste Programmierer und kann kein Beispielskript finden. Ich verwende Jmp 17 Pro
Ich hoffe, Sie können mir helfen, mit freundlichen Grüßen, Teun.
Erweiterte statistische ModellierungWindowsBetreff: PermutationstestHallo,
Ich bin mir nicht sicher, ob ich Ihre Frage richtig verstehe.
Haben Sie, anstatt die Korrelation zu berechnen und sie dann zwischen den Probandengruppen zu vergleichen, die Verwendung eines gemischten linearen Modells (Analysieren > Modell anpassen) in Betracht gezogen, bei dem Y Ihre INSULIN-Daten (nicht die Korrelationswerte) wären und die Effekte NAA-Daten, KRANKHEITSSTATUS (T2DM vs. KONTROLLE) und ein INTERAKTIONS-Term von NAA x KRANKHEITSSTATUS wären?
Lassen Sie uns wissen, ob es in die richtige Richtung geht oder ob es nicht das ist, wonach Sie suchen.
Beste grüße,
TS
Betreff: PermutationstestHallo,
Dies hätte eine geeignete Option sein können, aber die Annahmen werden verletzt – beispielsweise sind die Residuen für Insulin nicht normal verteilt.
