Ich verfüge über Datensätze von Populationen mit einer Reaktion. Ich habe das Experiment verdreifacht, sodass ich Daten aus drei Versuchen habe. Die Reaktionsrate variiert jedoch wahrscheinlich zwischen den Versuchen. Es handelt sich um eine Hypoxie-Reaktionsrate, die empfindlich auf Faktoren wie Feuchtigkeit/Temperatur reagiert, die ich nicht perfekt kontrollieren kann.
Jeder Versuch besteht aus einer Population mit unterschiedlichen Behandlungen sowie leeren Vektorkontrollen.
Also so, aber mit etwa 50 Einträgen für jede Behandlung/Kontrolle pro Versuch:
Testantwort
1 BehandlungX 999
1 Steuerung 576
2 BehandlungX 1111
2 Steuerung 700
3 BehandlungX 700
3 Steuerung 350
In diesem Beispiel liegt die Behandlung immer über der Kontrolle, die Kontrolle variiert jedoch stark. Ich dachte daran, den Dunnett-Test zu verwenden, um zu sehen, welche Behandlungen sich von der Kontrolle unterscheiden, möchte die Daten aber normalisieren, um die Unterschiede an den Versuchstagen zu berücksichtigen. Da die Populationsgrößen variieren, kann ich nicht einfach den Gesamtdurchschnitt für jeden Tag verwenden, sondern sollte meine Kontrollen zur Normalisierung jedes Versuchs verwenden können. Wie mache ich das in JMP?
Wenn es nur darum geht, das Verhältnis (oder die Differenz) pro Versuch zu berechnen, können Sie das Normalisierungs-Add-In von https://marketplace.jmp.com/appdetails/Normalization+GUI verwenden
zB mit den Einstellungen:
- zu normalisierende Spalte: Antwort
- Funktion: Verhältnis oder Differenz
- Gruppierung: durch Versuch
- Teilmenge: Kontrolle
[Die Standardaggregation ist der Median, der auch mit nur einer einzigen Steuerung gut funktioniert und viel schneller ist als die anderen Modi.]
