한 연구에서 분석가들은 종종 어떤 치료법이 더 좋거나 더 좋지 않은지 그리고 얼마나 많이 처방되었는지를 결정하기 위해 치료 방법을 비교할 필요가 있습니다. 치료 방법을 비교하는 다양한 방법이 있습니다. 가장 보편적 인 것은 치료 방법의 모든 쌍으로 된 비교, 대조군에 대한 모든 치료 수단의 비교, 모든 치료 수단과 전체 평균의 비교입니다.
새로운 여러 비교 옵션 적합 모델에서 최소 제곱 JMP 11 이러한 유형의 다중 비교는 쉽고 액세스 가능합니다. 이 블로그 게시물은 Multiple Comparisons를 사용하여 모든 치료 방법을 전체 평균과 비교하는 방법을 보여줍니다. ANOM 짧게.
다음 예제를 살펴 보겠습니다. 의미 분석 (Nelson et al., 2005) 연구원은 두 종류의 암 치료법 (화학 요법 및 방사선)과 3 가지 유형의 암 치료제가 남성의 헤모글로빈 수치에 어떤 영향을 미치는지를 결정하기 위해 임상 시험을 실시했다. 중요한 상호 작용이 발견되지 않았기 때문에 두 가지 요인의 주 효과 만 모델에 포함시킵니다. 그림 1은 JMP의 Fit Model launch 대화 상자에서 모델을 설정하는 방법을 보여줍니다.
암 치료 요법이 전체 평균과 크게 다르거 나 3 가지 암 치료법 중 어느 것이 95 % 신뢰 수준에서 전반적인 평균과 크게 다른지 알고 싶습니다. Red Triangle 메뉴의 "Estimates"하위 메뉴에서 "Multiple Comparisons"옵션을 사용하여이 질문에 답할 수 있습니다. 그림 2는 기본 추정 유형 인 "최소 제곱 평균값"과 선택한 "효과"가있는 다중 비교 시작 대화 상자와 "전체 평균과의 비교"가 선택된 비교를 보여줍니다.
결과 다중 비교 보고서는 그림 3에 나와 있습니다. 최소 제곱은 치료법에 대한 추정치가 먼저 표시됨을 의미합니다. (참고 : Fit Model Least Squares 플랫폼은 모든 유형의 선형 모델을 처리 할 수 있기 때문에 모델에 다른 효과가있을 수 있으므로 최소 제곱 평균은 간단한 방법 대신에 계산됩니다.) 다음으로 최소 제곱 평균은 전체 평균. 최소 제곱 평균의 차이는 평균 견적과 전체 평균이 테이블에 표시되고 전체 평균 의사 결정 차트와 비교 (ANOM 차트)에 그래픽으로 표시된다는 것을 의미합니다.
ANOM 도표는 관리도와 유사하지만 다른 목적과 해석이 있습니다. ANOM 차트에서 중앙선은 전체 평균을 나타냅니다. 처리 수단은 전반적인 평균으로부터의 편차로 표시되며 상단 및 하단 라인 인 상한 및 하한 결정 한계와 비교됩니다. 치료는 의사 결정 한계를 벗어나는 것이 전체 평균과 통계적으로 유의하게 다르다는 것을 의미합니다. ANOM 차트는 ANOVA 효과 테스트보다 더 좋은 점은 전체 평균과 통계적으로 다른 추정치를 쉽게 볼 수 있기 때문입니다. 또한 통계적 유의성이 발견되는 경우 어떤 치료법이 전반적인 평균보다 훨씬 낮거나 높은지와 같은 차이의 실질적인 중요성을 결정하기 쉽습니다.
그림 3의 전체 평균 차트와 비교하면, 화학 요법과 방사선 최소 제곱 평균이 전체 평균과 크게 다르다는 것을 알 수 있습니다. 방사선에 의한 헤모글로빈 수준은 전체 평균보다 현저히 낮으며 항암 화학 요법으로 인한 헤모글로빈 수준은 전체 평균보다 훨씬 높습니다.
이제 마약 효과에 대한 다중 비교 결과를 살펴 보겠습니다. 다시 한번, "Estimates"하위 메뉴에서 "Multiple Comparisons"옵션을 선택하고 "Therapy"대신 "Drug"을 선택한다는 점을 제외하고는 그림 2와 동일한 옵션을 선택합니다. 결과 다중 비교 보고서는 그림 4. 전체 평균 의사 결정 차트와의 비교를 검토 한 결과, 약물 3에 대한 최소 제곱 평균이 의사 결정 한계를 벗어 났으며 전체 평균과 크게 다르다는 것을 알 수 있습니다. 최소 제곱은 약물 1과 약물 2가 결정 한계 내에 있음을 의미하며, 우리는 이들이 전체 평균과 크게 다르지 않다는 결론을 내립니다. 약물 3을 사용하는 헤모글로빈 수준은 전반적인 평균 헤모글로빈 수준보다 상당히 높습니다.
이 예제는 모델 평균 최소 자승법의 새로운 다중 비교 옵션을 사용하여 치료 평균을 전체 평균과 비교하는 방법을 보여 주었지만 다중 비교는 더 많은 옵션을 가지고 있으며 더 복잡한 모델도 처리 할 수 있습니다. 앞으로 다가올 블로그 게시물을 찾아 다양한 모델 유형과 다중 비교를 검토해보십시오.
참고 문헌
Nelson, PR, Wludyka, P. 및 Copeland, KAF, 의미 분석 : 수단, 비율 및 비율을 비교하기위한 그래픽 방식 . 통계 및 응용 확률에 관한 ASA-SIAM 시리즈, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, 2005.
마이크 클레이튼 쓴 :
고마워, 좋아 보인다.
이러한 ANOM 방법은 이상 값이나 클러스터링으로 인해 평균의 선택이 적절하지 않을 수도있는 원시 데이터에 대한 가시성이 부족하기 때문에 항상 내 경험에 회의론을 불러 일으 킵니다. 그러나 주어진 의미만으로, 이것은 관련된 테스트와 함께 좋은 그래프입니다. ANOM과 SPC를위한 오래된 교과서 방법에 대한 Nelson의 많은 조정은 흥미로운 토론 블로그 일 것입니다.
이 경우 DF는 각 그룹마다 동일하며 JMP 도움말은 표본 크기가 다른 좋은 예를 보여줍니다.
http://www.jmp.com/support/help/Additional_Examples_of_the_Oneway_Platform.shtml#722533
다른 유형의 모델과 비교 방법에 대한 더 많은 블로그를 기대합니다.
