경사 비교 : 1 : 1 비교보다 복잡한 사례여보세요,
나는 JMP가 처리 할 수 있다고 상상할 수있는 문제에 대한 도움을 받기를 희망하고 있지만, 나는 현재 자신을 감당할만큼 충분한 경험이 없다.
회귀 직선의 기울기를 비교하고 두 슬로프의 간단한 1 : 1 비교보다 복잡한 경우에 결과 p 값과의 유의미한 차이를 테스트합니다.
이 문제를 쉽게 설명하고 제안을 이해하고 해석하기 위해 문제의 일반적인 데이터 레이아웃이 포함 된 JMP 파일을 첨부했습니다. 이 문제는 제약 업계의 문제이며 시간이 지남에 따라 스트레스 조건 (3 가지 개별 온도, 5, 25 및 40 ℃) 후에 약물 제품에 대한 분해 속도의 기울기를 비교하는 것을 포함합니다. 기울기 비교는 두 위치 / 위치 각각에서 생성 된 배치 사이에 있습니다. 문제는 배치 1과 배치 2 사이에 특정 온도 (5C, 첫 번째 경우는 25C와 별도로 40C)에서 특정 열화 매개 변수 (여기서 주어진 매개 변수 1-3에 대한 데이터)의 기울기에서 중요한 차이가 있는지 여부입니다 (배치 3 대 배치 4와 마찬가지로).
나는 단순한 경우 (즉, Batch 1 대 Batch 2 만 해당)의 예상 결과를 얻었지만 사이트의> 1 배치 (예 : 여기에 주어진 여러 제품의 강점)가 아닌 경우 데이터 또는 오류 풀링이 필요하다는 것을 나타냅니다. , 나는하고 있지 않다. 이 경우 강도별로 다른 배치는 화학적으로 비교할 수 있습니다 (따라서 배치 1과 3, 그리고 2와 4 또는 잠재적으로 모두 4 배치).
배치에 대한 데이터 / 오류 풀링의 수용 가능성에 대한 테스트가 끝난 후 모델이 간단한 1 : 1 사례와 유사한 방식으로 분석 될 수 있다고 확신하지만, 그 길을 시작하는 방법을 알지 못합니다. ...
이러한 유형의 좀 더 복잡한 비교 및 감시 또는 가정 테스트를 수행하기위한 JMP의 특정 단계뿐만 아니라 일반 전략 (풀링 허용 등)에 대한 생각은 대단히 감사하겠습니다.
제목 : Re : 슬로프 비교 : 1 : 1 비교보다 복잡한 경우가변성 그래프를 사용하여 데이터를 전체적으로 볼 것을 권장합니다. 첫 번째 그림은 매개 변수 # 3을 나타냅니다. 성능 저하는 정확히 선형이 아닙니다. 그림 2는 매개 변수 # 1을 보여 주지만 Timepoint를 첫 번째 그룹화 변수로 끌었습니다. 6 주째의 결과는 이상하게 보입니다. 이것이 무작위적인 변화가 아니라 계측 또는 교정 오류 일 가능성이있는 경우?
나는 어떤 분석을 시작하기 전에 데이터를 먼저보고, 데이터 anlomalies를 찾는다. 가변성 그래프 용 스크립트가 첨부됩니다.
Figure 1 - Parameter #3그림 1 - 매개 변수 # 3
Figure 2 - Parameter #1, see week 6그림 2 - 매개 변수 # 1, 주 6 참조
제목 : Re : 슬로프 비교 : 1 : 1 비교보다 복잡한 경우Fit Least Squares를 사용하는 것이 좋습니다. 분석 > 모델에 맞추기 X, Batch 및 X * Batch를 포함하는 선형 예측자를 사용합니다. 이 모델은 X의 기울기가 배치에 의존하는지 테스트합니다. 그렇다면 사후 테스트를 사용하여 특정 배치에 대해 질문 할 수 있습니다.
만나다 도움 > 서적 > 피팅 선형 모델 자세한 사항은.
