Ich versuche, bei einer großen Anzahl von Tests – z. B. >1.000 Tests – auf Abweichungen von Lauf zu Lauf zu prüfen.
The data is in long format, with all test values in a single column (TestValues). Each unit has measurements across multiple runs (e.g., WW1, WW2, WW3), identified by a WW column, and we have a UnitID to track which unit it is. I want to:
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Überprüfen Sie, ob es für jeden Test eine statistisch signifikante Verschiebung zwischen den Läufen gibt.
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Und ich erhalte die Ergebnisse in einem zusammenfassenden Tabellenformat (p-Werte, Konfidenzintervalle usw.) oder in einem Format, in dem ich eine große Anzahl von Tests verfolgen kann.
Ich verwende die Basisversion von JMP (nicht Pro) und habe daher keinen Zugriff auf die Option „Gemischtes Modell“. Wie kann ich dies am besten und effizient für alle Tests durchführen?
Was funktionieren könnte, ist die Anpassung eines Modells mit Y = Testwerte und WW als Modelleffekt und Anpassung nach Test-ID . Dadurch wird das Modell für jeden Test angepasst und jeder Test separat analysiert. Anschließend können Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Tabelle klicken und eine kombinierte Datentabelle erstellen, die Ihnen die angeklickten Ergebnisse (z. B. eine Effektzusammenfassung) für alle Tests in einer Tabelle anzeigt. Lassen Sie mich wissen, ob das funktioniert.
Spyros
