요인 설계의 데이터 반응에서 요인의 변동을 제거하려면 어떻게 해야 합니까?여러분 모두에게,
요인실험을 했습니다. 내 요인은 4개 블록에 A(4단계), B(2단계), C(2단계)입니다. 인자 A는 식물의 서로 다른 유전자형입니다. 나는 이 실험에서 다양한 특성을 측정했습니다.
측정값을 모델에 넣고 데이터 응답에서 요인 A의 변동을 제거하고 싶습니다. 내가 할 수 있을까?
논문에서 이에 대한 방법을 보았습니다. 요인 A에 대한 데이터(예: 바이오매스)의 반응을 분석했습니다. 그런 다음 잔차를 저장하고 이를 새로운 변수(요인 A 변형이 없는 바이오매스)로 사용했습니다. JMP에서도 같은 방법을 했는데 맞는지 아닌지 잘 모르겠습니다.통계적으로 가능할까요?
매우 감사합니다
밀라드
실험 설계Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 필,
정말 감사합니다. 저는 통계와 SEM에 완벽하지 않으며 단지 초보자입니다. 당신의 조언은 나에게 유용했습니다.
보내주신 링크가 도움이 되었습니다. 잔차 없이 SEM을 실행했는데, 목적에 맞게 모델에 사용할 수 있을지 확신이 없었기 때문입니다. 잔차에 대해 더 많이 배워야 할 것 같아요. 물론, 모델의 잔차를 사용했다는 논문도 몇 개 발견했습니다.
나는 당신의 조언을 통해 더 많은 것을 배웠습니다.
시간을 내주셔서 정말 감사합니다.
진심으로,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?알았어, 밀라드. 분석에 이를 어떻게 사용할지 결정하는 것은 여러분의 몫입니다. 나는 당신이 무엇을 하고 있는지, 왜 SEM을 적용해야 하는지 알고 있다고 가정하지만 그것은 나에게 특이한 접근 방식처럼 보입니다. 나는 통계학 석사 학위의 일부로 SEM을 공부했는데 그 방법과 적용을 이해하는 것이 어렵다는 것을 알았습니다.Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 필,
메시지를 보내주셔서 감사합니다.
나는 "Genotype"과 "Block"을 무작위로 실행한 모델에서 저장한 잔차를 의미합니다.
사용하기 전까지는 좀 더 노력해야겠다는 생각이 듭니다.
R로 sem을 실행하고 싶습니다. JMP에서 데이터를 계산하고 준비하고 싶습니다.
매우 감사합니다,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?지금 무슨 잔차를 말씀하시는지 잘 모르겠습니다. 제가 제안한 모델의 잔차는 블록, 유전자형, 변수 1과 2로 설명되지 않는 변이에 대해서만 알려주기 때문에 사용하고 싶지 않을 것입니다.
구조 방정식 모델링은 이해하기 매우 어려운 방법론입니다(현재 JMP에서는 불가능합니다). 여기서 SEM을 어떻게 적용할지 잘 모르겠지만 먼저 회귀 모델링을 편안하게 이해하고 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 마크에게,
조언해주셔서 정말 감사드립니다.
"에 대해 검색했습니다. 예측 프로파일러'. 좋아 보인다. 나는 그것이 도움이 될 것이라고 믿습니다.
감사합니다,
친애하는,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 필,
시간 내주셔서 정말 감사합니다. 정말 좋았어요.
예, "유전자형"의 효과는 나에게 중요하지 않습니다. 내 데이터에서 삭제하고 싶습니다. 어쩌면 더 나은 조건에서 변수를 평가할 수 있을 것 같아요. 나는 당신의 솔루션이 훌륭하다고 생각합니다.
"유전자형" 효과를 줄이기 위해 이러한 잔차를 새로운 변수로 사용할 수 있다고 생각하십니까? 구조 방정식 모델에 사용하고 싶기 때문입니다.
친애하는,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?저는 Phil의 솔루션의 기본이 선형 모델이 각 응답에 대한 모든 기여를 동시에 설명할 수 있다는 점을 원합니다. 다중 요인 실험을 설계했지만 한 번에 하나의 요인을 분석하고 있습니다. 잘못된 접근 방식은 아니지만 Phil이 제안한 모델을 사용하면 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 예측 프로파일러를 사용하여 모든 요인에 대한 종속성을 시각화할 수 있습니다.
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?안녕,
귀하의 실험을 .jmp 테이블로 첨부하려고 시도했지만 동일한 문제가 발생했습니다. 커뮤니티 관리자에게 알려주시면 곧 해결되길 바라겠습니다.
설계를 평가했는데 주효과와 2요인 상호작용에 대해 거의 완전히 직교합니다(제외된 '이상치' 실행으로 인해 약간의 상관관계가 있음).
나는 당신이 취한 접근 방식을 자세히 살펴보지 않았습니다. 아마도 괜찮을 것 같지만 통계학자는 권장하지 않을 것입니다.
내 접근 방식은 유전자형을 포함한 모델에 맞추는 것입니다. 나는 그것을 무작위 효과로 정의합니다. 이는 응답에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요소라고 이해하기 때문입니다. 그러나 당신은 실제로 Genotyope의 효과가 무엇인지 신경 쓰지 않습니다. 관심 있는 효과(영양소 1과 2 및 이들의 상호 작용)에 대한 추정이 변경되지 않도록 효과를 설명하면 됩니다. 내 말이 맞나요?
같은 이유로 블록을 무작위 효과로 정의해야 합니다.
그래서 무작위 효과로 Block과 Genotype을, 고정 효과로 Nutrient1, Nutrient2, Nutrient1*Nutrient2를 사용하여 모델을 적합시켰습니다. 이 모델은 Block과 Genotype으로 인한 반응의 변화를 고려한 영양 요인의 효과를 알려줍니다.
이것을 시도하면 결과가 귀하의 분석과 대체로 일치합니까? 영양소 1은 변수 1에 유의미한 영향을 미치고 다른 것에는 그 효과가 유의미하지 않은 것으로 보입니다.
문안 인사,
필
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 필,
시간 내주셔서 조언해주셔서 정말 감사드립니다.
내 데이터의 일부에 요소를 첨부했습니다. 꼭 찾아주세요. .jmp 파일을 첨부할 수 없습니다. 다음 메시지가 표시되었습니다. 첨부파일의 내용이 파일 형식과 일치하지 않습니다. ". 그래서 계단 이미지를 넣고 엑셀시트를 첨부했습니다.
이 실험은 RCBD 하에서 계승입니다. 유전자형(4개 수준, A, B, C, D), 영양소 1(2개 수준, 10 및 40), 영양소 2(2개 수준, 25 및 100)는 4개 블록의 요인입니다. 또한 '변수 1'과 '변수 2'는 실험 기간 동안 측정한 변수입니다. 이 파일에서는 변수를 로그로 변환했습니다.
예를 들어, 서로 다른 "유전자형"은 "변수 2"에 서로 다른 영향을 미쳤습니다. 모델에는 "Nutrient 1"과 "Nutrient 2"의 효과만 필요합니다. 그래서 "변수 1"과 "변수 2"에서 "Genotype"의 효과를 제거하고 싶습니다. 이를 위해 먼저 "Genotype"을 기준으로 각 변수에 대해 "Fit Y by X"를 사용한 다음 각 변수의 잔차를 저장했습니다.
Step 1. Fit y by x.Step 1. Fit y by x.1 단계. y를 x로 맞춥니다.
두 번째 단계에서는 "Block, Nutrient 1, Nutrient 2, Nutrient 1*Nutrient 2"를 통해 "Fit model"의 잔차를 완전 계승으로 사용했습니다. 그 후, 이 방법으로 얻은 잔차를 저장하여 새로운 변수로 사용했습니다.
이 파일의 "데이터 테이블"에 "1단계"와 "2단계"를 언급했습니다. 또한, "Step() - Variable()"은 각 변수에 대해 각 단계에서 저장한 잔차입니다.(.jmp 파일을 첨부할 수 없었습니다.) 이러한 변수의 경우 이 파일에서 볼 수 있는 두 개의 이상값을 제거했습니다(행 20 및 61).
Step 2.Step 2.2 단계. 결과적으로 이 방법을 사용했을 때 일부 변수 간의 회귀가 다릅니다. 예를 들어, 두 변수 사이의 회귀는 음수에서 양수로 변경됩니다.
매우 감사합니다,
진심으로,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?안녕,
귀하의 설명으로는 답변하기가 어렵습니다. 귀하가 취한 접근 방식이 확실하지 않습니다. 데이터나 익명 버전을 공유할 수 있나요? 아니면 JMP 샘플 데이터 세트 중 하나로 무엇을 하려는지 설명해 주실 수 있나요? 아마도 "2x3x4" 예도 비슷할 것입니다.
Open("$SAMPLE_DATA/Design Experiment/2x3x4 Factorial.jmp")
문안 인사,
필
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?친애하는 필,
시간을 내어 명확한 설명을 해주셔서 정말 감사드립니다.
말씀하신 링크 잘 봤습니다. 내 실험에서 변수에 대한 A*B, A*C, B*C의 효과는 2를 설계하는 것처럼 보이므로 직교하지 않습니다.
내 변수에서 A의 효과를 제거하기 위해 제가 수행한 프로세스를 확인해 주시겠습니까?
1. 각 변수와 함께 A의 잔차를 저장했습니다.
2. 저장된 잔차에 대해 완전 계승(B 및 C)을 실행합니다. 그런 다음 잔차를 새 변수로 저장했습니다.
이제 A의 효과가 새 변수에서 제거되었습니다.
당신은 그것이 옳다고 생각합니까?
시간을 내주셔서 정말 감사합니다.
건배,
밀라드
Re: 요인 설계의 데이터 응답에서 요인의 변동을 어떻게 제거할 수 있습니까?예, 가능합니다. JMP의 모든 모델에서 잔차를 저장할 수 있습니다(예: X로 Y 맞추기). https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-save-residuals-in-Fit-Y-by-X-platform-for-two-continuous/td-p/20608 .Fit Model 및 기타 모델링 플랫폼의 잔차를 저장할 수도 있습니다.
맞나요? 사실 옳고 그름은 없습니다. 여기서 무엇을하고 있는지 생각해야합니다. 또한 A의 효과를 별도로 추정하기 위해 데이터가 얼마나 좋은지 고려해야 합니다. 실험 설계에서 A, B, C의 효과가 직교합니까? 보다 내 최근 블로그 게시물 내가 의미하는 바를 이해하기 위해.
다중 회귀 모델에는 A와 B, C를 포함하는 것이 더 일반적이라고 말하고 싶습니다. 이렇게 하면 A로 인한 바이오매스의 변화가 모델에 포착되어 B와 C의 효과를 이해할 수 있습니다.
도움이 되길 바랍니다.
필
