发布日期: 08/07/2020

稳健拟合的示例

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Drosophila Aging.jmp

2. 选择分析 > 筛选 > 响应筛选

3. 选择所有连续列,然后点击 Y,响应

4. 选择品系,然后点击 X

5. 选中稳健

6. 点击确定

“稳健 FDR p 值图”显示在Drosophila 数据的“稳健 FDR p 值图” 中。 请注意,使用未调整的稳健 p 值很多检验是显著的,如小于 0.05 的红点所示。但是,根据稳健 FDR p 值,只有两个检验是显著的。

Drosophila 数据的“稳健 FDR p 值图” 

这两个点在显示 FDR LogWorth 的图中更容易识别。

7. 点击“效应大小-稳健 FDR LogWorth”展开图标。

8. 在 FDR LogWorth 值超过 1.5 的两个点周围拖曳出一个矩形。

9. 在“PValues”数据表中,选择行 > 添加标签/撤销标签

在位于 2 值处的红线以上的点具有低于 0.01 的显著性水平。大约在 1.3 值处的水平线对应于 0.05 显著性水平。

Drosophila 数据的“效应大小-稳健 LogWorth” 

10. 点击“LogWorth-稳健 LogWorth”展开图标。

该图显示在Drosophila 数据的“LogWorth-稳健 LogWorth” 中。若响应的稳健检验与常规检验相同,则它的对应点将位于Drosophila 数据的“LogWorth-稳健 LogWorth” 中的对角线上。图中带圆圈的点不在对角线附近,因为它的稳健 LogWorth 值超过了 LogWorth 值。

Drosophila 数据的“LogWorth-稳健 LogWorth” 

11. 在图中该点的周围拖曳出一个矩形。

12. 在“PValues”数据表中找到对应该点的行。

请注意响应 log2in_CG8237 的 p 值为 0.9568,稳健 p 值为 0.0176。

13. 点击“响应筛选”红色小三角并选择拟合选定项

将显示“拟合选定项”报表,其中包含响应 log2in_CG8237 的单因子分析。该图显示 ORE 品系有两个离群值(log2in_CG8237 的单因子分析)。这些离群值指出为什么稳健检验和常规检验给出了不同的结果。离群值增加了非稳健检验的误差方差,这使得更难发现显著的效应。相反,稳健拟合降低了这些离群值的权重,因此减小了它们对误差方差的贡献。

log2in_CG8237 的单因子分析 

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