Tengo un conjunto de datos de poblaciones con una respuesta. Tripliqué el experimento, por lo que tengo tres ensayos de datos, pero es probable que la tasa de respuesta varíe entre ellos. Se trata de una tasa de respuesta a la hipoxia, que es sensible a factores como la humedad y la temperatura, que no puedo controlar con precisión.
Cada ensayo consta de una población con diferentes tratamientos, más controles vectoriales vacíos.
Así, pero con aproximadamente 50 entradas para cada tratamiento/control por ensayo:
Respuesta de prueba
1 TratamientoX 999
1 Control 576
2 TratamientoX 1111
2 Control 700
3 TratamientoX 700
3 Control 350
En este ejemplo, el tratamiento siempre supera al control, pero este varía considerablemente. Pensaba usar la prueba de Dunnett para ver qué tratamientos difieren del control, pero quiero normalizar los datos para tener en cuenta las diferencias entre los días de prueba. El tamaño de la población varía, así que no puedo usar el promedio total de cada día, pero sí debería poder usar mis controles para normalizar cada prueba. ¿Cómo puedo hacer esto en JMP?
Si solo se trata de calcular la relación (o diferencia) por prueba, puede utilizar el complemento de normalización desde https://marketplace.jmp.com/appdetails/Normalization+GUI
por ejemplo con la configuración:
- columna a normalizar : Respuesta
- función: razón o diferencia
- agrupación: por ensayo
- subconjunto: Control
[La agregación predeterminada es la mediana, que funciona bien incluso con un solo control y es mucho más rápida que los otros modos].
