আমি এই মুহুর্তে আমার মাস্টার থিসিসে কাজ করছি এবং সিগমাপ্লট-এর সাথে পরিসংখ্যান চালানোর পরিকল্পনা করছি। যাইহোক, আমার ডেটা দিয়ে কিছু সময় ব্যয় করার পরে আমি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে সিগমাপ্লট আমার সমস্যার জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে (আমার ভুল হতে পারে) তাই আমি আর-তে আমার প্রথম প্রচেষ্টা শুরু করেছি, যা একেবারে সহজ করে নি।
পরিকল্পনাটি ছিল আমার ডেটাতে একটি সহজ দুটি উপায়-আনোভা চালানো যা ফলাফলগুলি 3 টি বিভিন্ন প্রোটিন এবং সেইগুলিতে 8 টি পৃথক চিকিত্সা থেকে আসে, সুতরাং আমার দুটি কারণ হ'ল প্রোটিন এবং চিকিত্সা। আমি উভয় ব্যবহার করে স্বাভাবিকতার জন্য পরীক্ষা করেছি
> shapiro.test(time)এবং
> ks.test(time, "norm", mean=mean(time), sd=sqrt(var(time)))উভয় ক্ষেত্রে (সম্ভবত অবাক হওয়ার কিছু নেই) আমি একটি সাধারণ-সাধারণ বিতরণ দিয়ে শেষ করেছি।
বৈচিত্রের সমতার জন্য কোন পরীক্ষার জন্য প্রথম পরীক্ষার প্রশ্নটি আমাকে ছেড়ে দিয়েছে। আমি সাথে এসেছি
> chisq.test(time)এবং ফলাফলটি হ'ল আমার ডেটাতেও বৈচিত্রের সমতা নেই।
আমি বিভিন্ন ডেটা ট্রান্সফরমেশন (লগ, কেন্দ্র, মানককরণ) চেষ্টা করেছিলাম, যার সবকটিই আমার সমস্যাগুলি বৈকল্পগুলির সাথে সমাধান করে না।
কোন প্রোটিন এবং কোন চিকিত্সা একে অপরের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হয় তা পরীক্ষার জন্য আমি কীভাবে এএনওওএ পরিচালনা করব তা এখন আমার ক্ষতি হচ্ছে। আমি কৃস্কাল-ওয়ালিস-টেস্ট সম্পর্কে কিছু পেয়েছি, তবে কেবলমাত্র একটি কারণের (?) জন্য। আমি র্যাঙ্কিং বা র্যান্ডমাইজেশন সম্পর্কিত জিনিসগুলিও পেয়েছি, তবে কীভাবে আরগুলিতে এই কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করা যায় তা এখনও পাইনি not
আমার কি করা উচিত কারও কি কোনও পরামর্শ আছে?
সম্পাদনা: আপনার উত্তরগুলির জন্য আপনাকে ধন্যবাদ, আমি পড়ে কিছুটা অভিভূত হয়েছি (মনে হচ্ছে এটি কমের পরিবর্তে আরও বেশি কিছু পেয়েছে) তবে আমি অবশ্যই এগিয়ে যাব।
এখানে প্রস্তাবিত হিসাবে আমার তথ্যগুলির একটি উদাহরণ (আমি ফর্ম্যাটটির জন্য খুব দুঃখিত, আমি কোনও ফাইল রাখার জন্য অন্য কোনও সমাধান বা স্থান বের করতে পারি না I আমি এখনও এই সমস্ত ক্ষেত্রেই নতুন)):
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)