현재 마스터 논문을 작성 중이며 SigmaPlot으로 통계를 실행할 계획입니다. 그러나 내 데이터로 시간을 보낸 후 SigmaPlot이 내 문제에 맞지 않을 수 있다는 결론에 도달했습니다 (실수로 잘못되었을 수 있음) .R에서 첫 번째 시도를 시작했기 때문에 정확하게 쉽지 않았습니다.
계획은 3 가지 다른 단백질과 8 가지 다른 처리에서 나온 데이터에 대해 간단한 2 원 분석을 실행하는 것이 었습니다. 따라서 두 가지 요소는 단백질과 처리입니다. 나는 둘 다를 사용하여 정상 성을 테스트했다.
> shapiro.test(time)과
> ks.test(time, "norm", mean=mean(time), sd=sqrt(var(time)))두 경우 모두 (놀랍지는 않지만) 비정규 분포로 끝났습니다.
분산의 평등에 사용할 테스트의 첫 번째 질문으로 나를 떠났습니다. 나는 생각해 냈다
> chisq.test(time)결과적으로 데이터에 분산의 평등이 없습니다.
나는 다른 데이터 변환 (로그, 센터, 표준화)을 시도했지만 모두 차이와 관련된 문제를 해결하지 못했습니다.
이제는 어느 단백질과 어떤 치료법이 서로 크게 다른지 테스트하기 위해 분산 분석을 수행하는 방법을 잃었습니다. 나는 Kruskal-Walis-Test에 대해 무언가를 찾았지만 한 가지 요인 (?)에 대해서만 발견했습니다. 나는 또한 순위 또는 랜섬 화에 관한 것들을 찾았지만 아직 R에서 이러한 기술을 구현하는 방법을 찾지 못했습니다.
누구든지 내가해야 할 일이 있습니까?
편집 : 귀하의 답변에 감사드립니다, 나는 독서에 약간 압도적입니다 (단지 점점 더 많이 얻는 것 같습니다). 물론 계속 갈 것입니다.
다음은 제안 된 데이터의 예입니다 (형식이 매우 유감입니다. 파일을 넣을 다른 솔루션이나 장소를 찾을 수 없었습니다. 여전히이 모든 것을 알고 있습니다).
protein treatment time
A con 2329.0
A HY 1072.0
A CL1 4435.0
A CL2 2971.0
A CL1-HY sim 823.5
A CL2-HY sim 491.5
A CL1+HY mix 2510.5
A CL2+HY mix 2484.5
A con 2454.0
A HY 1180.5
A CL1 3249.7
A CL2 2106.7
A CL1-HY sim 993.0
A CL2-HY sim 817.5
A CL1+HY mix 1981.0
A CL2+HY mix 2687.5
B con 1482.0
B HY 2084.7
B CL1 1498.0
B CL2 1258.5
B CL1-HY sim 1795.7
B CL2-HY sim 1804.5
B CL1+HY mix 1633.0
B CL2+HY mix 1416.3
B con 1339.0
B HY 2119.0
B CL1 1093.3
B CL2 1026.5
B CL1-HY sim 2315.5
B CL2-HY sim 2048.5
B CL1+HY mix 1465.0
B CL2+HY mix 2334.5
C con 1614.8
C HY 1525.5
C CL1 426.3
C CL2 1192.0
C CL1-HY sim 1546.0
C CL2-HY sim 874.5
C CL1+HY mix 1386.0
C CL2+HY mix 364.5
C con 1907.5
C HY 1152.5
C CL1 639.7
C CL2 1306.5
C CL1-HY sim 1515.0
C CL2-HY sim 1251.0
C CL1+HY mix 1350.5
C CL2+HY mix 1230.5
?bartlett.test)