在本例中,您研究的是三种药物对于缓解疼痛的效果。您关注的是这些药物的效果是否有差异。由于您只有极小的样本并且有些担心违反通常的方差分析假设,所以您可以使用“模拟”来执行置换检验。
首先,您构造了一个公式,该公式在三种药物之间随机排列疼痛测量值。在“无效”这一原假设下,以上任意分配都与其他任何分配相似。由此判定:以这种方式下获得的 F 比近似原假设下的 F 比的分布。最后,您将 F 比的观测值与模拟获得的零分布进行比较。
1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Analgesics.jmp。
2. 选择列 > 新建列。
3. 为列名键入随机排列的疼痛。
4. 从“列属性”列表中,选择公式。
5. 在函数列表中,选择行 > Col Stored Value。
6. 在“列”列表中,双击疼痛。
7. 点击编辑器面板上方符号列表中的插入键 (^)。
8. 从函数列表中,选择随机 > Col Shuffle。
图 10.8 完成的公式
该公式随机排列疼痛列中的条目。
9. 在“公式编辑器”窗口中点击确定。
10. 在“列信息”窗口中点击确定。
1. 选择分析 > 以 X 拟合 Y。
2. 选择疼痛并点击 Y,响应。
3. 选择药物并点击 X,因子。
4. 点击确定。
5. 点击“单因子分析”红色小三角菜单并选择均值/方差分析。
图 10.9 “方差分析”报表
请注意,F 比为 6.2780。
6. 在“方差分析”分级显示项中,右击“F 比”列并选择模拟。
7. 在“换出列”列表中,点击疼痛。
8. 在“换入列”列表中,点击随机排列的疼痛。
9. 在样本数旁边,输入 1000。
10. (可选)在随机种子旁边,输入 456。
这将重现本例中的值。
图 10.10 完成的“模拟”窗口
11. 点击确定。
在模拟结果表中,“校正总和”和“误差”列均为空,因为“方差分析”表中的“F 比”值仅应用于药物。
12. 在模拟值表中,运行分布脚本。
图 10.11 零分布下 F 比的模拟分布
观测到的 F 比值 6.2780 在直方图中用一条红线表示。该值落在 F 比的模拟零分布的上 0.5% 中。这表示:有很明显的证据表明这三种药物在缓解疼痛的效果上有差异。