JMP比较组均值,检查差异

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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】事后多重比较
qq_36130719的博客
06-15 478
均值比较的假设检验是数据分析最重要的分析内容之一，根据参与比较的样本数量不同，使用的假设检验方法也不同。方差分析的结果只能检验出三个以上的总体均值完全相同或不完全相同。当不完全相同时，至于是哪个或哪些总体均值与其它总体均值不同则是不能获知的。因此方差分析结束以后还需要做事后多重检验，分析出到底是哪个或哪些变量均值之间存在差异。分析个人受教育程度（定类变量）是否给个人的经济收入（定量变量）带来显著性影响。
临床医师看过来：5个理由告诉你，为什么JMP软件更适合你？
JMP数据分析的博客
11-19 2330
关于统计分析软件的比较已经有不少文章都介绍过，但大都是针对专业统计人员而言。在医学中，绝大多数使用统计软件的人员其实更多的是非统计学专业的临床医师。由于各种原因，他们不得不自学使用统计软件。根据作者十多年的医学统计分析经验，深知临床医师自行使用统计软件之困苦。 为了帮助更多的临床医师从这种困苦中解脱出来，帮助临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，即日起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析
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基于JMP的分类资料组间比较的卡方检验
JMP数据分析的博客
10-12 4880
在前几期的文章中，我们分别介绍了t检验、方差分析等用于组间均值比较的方法。今天的文章，我们来主要介绍一下常用于组间率或比例比较的方法——卡方检验。 为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，2020年8月起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析、JMP实战操作、JMP分析报表解读等干货内容，每期一个经典话题，帮助大家掌握一个新技能。值得注意的是，这些话题并非仅针对临床医师，对所有
【汇编】第1、2周作业：cmp、jmp入门————比较两个数大小、循环计算相加数之和
Kannoame_Ling00的博客
10-23 1530
前言：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46366744/article/details/108984965
干货 | 基于JMP的方差分析及两两比较的思路与实现
JMP数据分析的博客
07-14 1万+
在之前的文章中，我们介绍了组间比较的基本操作，并在上期文章中详细介绍了t检验在JMP中的实现。t检验是用于检验两组均值差异的统计方法，而本文要讲的则是用于检验多组均值差异的统计方法——方差分析。 为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，2020年8月起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析、JMP实战操作、JMP分析报表解读等干货内容，每期一个经典话题，帮助大家掌握一个新技能。
基于JMP的独立样本t检验、配对t检验、单样本t检验
JMP数据分析的博客
06-02 1万+
在往期的文章中，我们已经从总体思路上介绍了组间比较的基本操作。本文及后面的几篇文章中，我们将会分别对几种常用的组间比较方法及其JMP软件的实现逐一进行详细介绍。 为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，2020年8月起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析、JMP实战操作、JMP分析报表解读等干货内容，每期一个经典话题，帮助大家掌握一个新技能。值得注意的是，这些话题并非仅针对临
JMP平台命令详解：特效半透流光shader与统计分析选项
这个功能不仅计算每个组的均值，还会进行单因子方差分析以检查这些均值之间是否存在显著差异。当仅涉及两个组时，它还会执行t检验。此外，这个命令还支持显示均值菱形、误差条和标准差线，帮助用户更直观地理解数据...
JMP统计与图形指南：方差模型探索
JMP作为一款强大的统计和图形化工具，为用户提供了深入理解和解释数据的手段，无论是均值模型还是方差模型，都能有效地支持数据驱动的决策制定。通过有效的数据分析，我们可以像Marcel Proust所说的那样，用新的视角...
JMP中的显示选项与拟合设置详解
7. **保存残差**：计算并显示实际值与预测值的差异，用于评估模型的拟合程度，但此选项在某些非线性拟合（如均值或密度椭圆）中不可用。 8. **残差图**：通过图形化展示预测值与残差的关系，有助于检查模型的偏差和...
JMP功能与算法总结
qq_43660490的博客
11-25 1万+
JMP功能与算法总结
jmp统计微生物数据
weixin_42480153的博客
02-05 782
数据录入后，选择analyze,多因素选fit model，单因素和t检验选xfit y 选择微生物数据放入y中，选goat,protocol,beadbeating,点add添加，同时选中protocol和beadbeating，点cross，添加这两者的互作效应，emphasis选minimal report,勾选keep dialog open。 选择交互前后顺序的话，先选中const...
统计分析干货 | 秩和检验及其两两比较的思路与解析
JMP数据分析的博客
09-18 9840
在之前的文章中，我们介绍了两组和多组正态分布数据的组间比较方法。在本文中，我们将要讲解的则是用于检验非正态分布数据差异的统计方法——秩和检验。本文将重点介绍以下内容：非独立样本秩和检验、单样本秩和检验和配对样本秩和检验。 为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，2020年8月起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析、JMP实战操作、JMP分析报表解读等干货内容，每期一个经典话题
p值校正，FDR（BH法）的实现过程
weixin_42480153的博客
06-18 3万+
原理：我们要看下最常用的BH法的论文 做m次无效假设作物的数量 那么，被错误地拒绝了的无效假设的比例Q=V/(V+S)=V/R 所谓的FDR值就是Q的期望值，E（Q）=E（V/R） 如果无效假设是正确的（s=0且v=r），FDR值就和FWER（familywise error rate）一样，假设v=0(结合s=0,就是说假设结果一次错误都没有出),Q就为0；如果v>0(出...
P 值（p value）与统计检验
weixin_30355437的博客
08-26 6256
P 值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。 统计学的观点，超过一定基准（比如 5%，其实是低于5%），就不能简单地认为这是偶然事件了，而是受到了外在的影响。 一般而言，为了确定从样本（sample）统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检验。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建...
数据清洗之“堆叠”—多列数据合并处理的神器
JMP数据分析的博客
11-18 6440
在数据分析过程中，有时候我们经常需要将多列指标合并为一列，比如将一个100人5个观察时间点生成的100行5列数据表，转换成500行1列的数据表，从而满足作图、分析的进一步需求。那么，在JMP中如何快速实现呢？今天这篇文章我们将介绍数据转换的神器之——“堆叠”，帮助你快速搞定数据的转换。 为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析，提高日常工作和发表论文的效率，2020年8月起，JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分
JMP并排箱线图
yifeitt的博客
06-10 2万+
并排箱线图标示以下两种信息，可以展示不同组别的连续变量的平均值差异，以及各组连续变量的变异性对比。 1. 一个连续变量和一个分类变量之间的关系； 2. 连续变量在分类变量不同水平下的差异？ 创建箱线图 研究人员想探究以下问题，可以使用并排箱线图 1. 各药物之间的平均止疼疗效有差异吗？ 2. 各药物的止疼疗效的变异性有差别吗？ 变异性高的药物不如变异性低的药物可靠。 方法 1. 打...
SPSS比较两组数据有无显著性差异 独立样本T检验
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GniLAY1022的博客
01-15 18万+
输入两组需要检验有无显著性差异的数据，一列为组（分组变量），一列为数据（检验变量） 选择比较平均值→独立样本T检验 设置分组变量和检验变量 点击定义组 填写组名 填写完毕后，点击确定 结果如下所示 莱文方差等同性检验，第二列显著性=0.815 方差显著性 = 0.815 > 0.05，两组数据的方差无显著差异，可以认为两个独立样本的方差一致 平均值等同性t检验，第五列Sig.(双尾)=0.786 在满足方差齐性的条件下，sig = 0.786 > 0.05，可以认为A、B组数据均
2×3卡方检验prism_何时应该使用非参数检验？
weixin_39631649的博客
11-22 1299
俗话说得好，方差有三宝：独立、正态、齐性好。什么意思呢？就是说使用方差分析需要三个前提条件：1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。纵然方差分析的用途广泛，可以不受比较组数的限制，进行多组比较。然而在实际的数据分析中，我们辛苦收集的数据往往很难符合其使用的条件。但我们又需要从样本数据中，获得尽可能多的信息，此时使用非参数检验就再适合不过了。非参数...
JMP统计分析：均值累积函数差异探索
均值累积函数差异（Mean Cumulative Function Difference，MCFD）是一种统计分析方法，用于比较不同组间的平均效果或治疗效果。在图28.5中，这种方法被用来展示治疗之间的差异，通过查看置信区间是否包含零来判断...
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