¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Estimados,
Realicé un experimento factorial. Mis factores son A (4 niveles), B (2 niveles) y C (2 niveles) en 4 bloques. El factor A son diferentes genotipos de una planta. Medí diferentes rasgos en este experimento.
Quiero poner mis medidas en un modelo y quiero eliminar la variación del factor A de mi respuesta de datos. ¿Puedo hacerlo?
Vi un método al respecto en un artículo. Analizaron la respuesta de los datos (ej. Biomasa) al Factor A. Luego guardaron los residuos y los usaron como nuevas variables (biomasa sin la variación del factor A). Hice el mismo método en JMP, pero no estoy seguro, ¿es correcto o no?¿Es posible estadísticamente?
Muchas gracias
Meelad
Diseño de experimentosRe: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querido Phil,
Muchas gracias, no soy perfecto en estadística y SEM, solo soy un principiante. Me fue útil tu consejo.
El enlace que me enviaste fue útil. Ejecuté SEM sin residuos porque no estoy seguro de poder usarlos en el modelo según mi propósito. Creo que necesito aprender más sobre los residuos. Por supuesto, encontré algunos artículos que usaban los residuos en el modelo.
Aprendí más cosas de tus consejos.
Muchísimas gracias por su tiempo,
Sinceramente tuyo,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Está bien, Milad. Te dejaré decidir cómo utilizar esto en tu análisis. Supongo que sabes lo que estás haciendo y por qué necesitas aplicar SEM, pero a mí me parece un enfoque inusual. Estudié SEM como parte de mi maestría en estadística y me resultó difícil entender el método y la aplicación.Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querido Phil,
Gracias por tu mensaje.
Me refiero a los residuales que los guardé del modelo que corrí por "Genotipo" y "Bloque" aleatoriamente.
Creo que debería trabajar más en ello hasta que los use.
Quiero ejecutar un sem con R, solo quiero calcular y preparar datos en JMP.
Muchas gracias,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?No estoy seguro de qué residuos estás hablando ahora. No querrás usar los residuos del modelo que he sugerido porque esos residuos solo te informarían sobre la variación que no se explica por el Bloque, el Genotipo y las Variables 1 y 2.
El modelado de ecuaciones estructurales es una metodología bastante difícil de entender (y actualmente no es posible en JMP). No estoy seguro de cómo aplicaría SEM aquí, pero le sugiero que primero se asegure de sentirse cómodo con su comprensión del modelado de regresión.
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querida marca,
Muchas gracias por tu consejo,
Busqué sobre " Perfilador de predicciones ". Se ve bien. Creo que sería útil.
Gracias,
Atentamente,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querido Phil,
Muchas gracias por tu tiempo, fue genial.
Sí, el efecto del "Genotipo" no es importante para mí. Quiero eliminarlo de mis datos. Creo que tal vez pueda evaluar variables en mejores condiciones. Creo que tu solución es genial.
¿Crees que puedo utilizar estos residuos como nuevas variables para reducir el efecto "Genotipo"? Porque quiero usarlos en el modelo de ecuaciones estructurales.
Atentamente,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Sólo quiero decir que la base de la solución de Phil es que un modelo lineal puede dar cuenta simultáneamente de todas las contribuciones a cada respuesta. Diseñaste un experimento de factores múltiples pero lo estás analizando un factor a la vez. No es un enfoque inválido, pero se puede hacer más con el modelo que propuso Phil. Por ejemplo, puede utilizar Prediction Profiler para visualizar la dependencia de todos los factores.
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Hola,
Intenté adjuntar su experimento como una tabla .jmp pero tuve el mismo problema. Se lo haré saber al administrador de la comunidad para que, con suerte, se resuelva pronto.
Evalué el diseño y es casi completamente ortogonal para los efectos principales y las interacciones de 2 factores (alguna correlación leve debido a las ejecuciones "atípicas" excluidas).
No he analizado en detalle el enfoque que adoptó. Creo que probablemente esté bien, pero ningún estadístico lo recomendaría.
Mi enfoque sería ajustarse a un modelo que incluya Genotype. Lo defino como un efecto aleatorio. Esto se debe a que, según tengo entendido, es un factor que se espera que afecte las respuestas. Pero en realidad no te importa cuál sea el efecto de Genotyope. Sólo necesita tener en cuenta el efecto para que no cambie su estimación de los efectos que sí le interesan: los nutrientes 1 y 2 y su interacción. ¿Estoy en lo cierto?
También debes definir el bloqueo como un efecto aleatorio por el mismo motivo.
Así que ajusté un modelo con Bloqueo y Genotipo como efectos aleatorios y Nutriente1, Nutriente2, Nutriente1*Nutriente2 como efectos fijos. Este modelo le indica el efecto de los factores de nutrientes teniendo en cuenta la variación en las respuestas debido al Bloqueo y al Genotipo.
Si intenta esto, ¿los resultados coinciden en términos generales con su análisis? Parece que el Nutriente 1 tiene un efecto significativo sobre la Variable 1 y en la otra los efectos no son significativos.
Saludos,
filo
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querido Phil,
Muchas gracias por tu tiempo para aconsejarme.
He adjuntado los factores con una parte de mis datos. Por favor encuéntrelo. No pude adjuntar el archivo .jmp, vi este mensaje: " El contenido del archivo adjunto no coincide con su tipo de archivo. ". Entonces puse la imagen de los pasos y adjunté la hoja de Excel.
Este experimento es factorial bajo RCBD. El genotipo (4 niveles, A, B, C y D), el nutriente 1 (2 niveles, 10 y 40) y el nutriente 2 (2 niveles, 25 y 100) son factores en 4 bloques. Además, la "Variable 1" y la "Variable 2" son variables que medí durante el período del experimento. En este archivo transformé las variables en logaritmo.
Por ejemplo, diferentes "genotipos" tuvieron un efecto diferente en la "variable 2". Aunque solo necesito los efectos de "Nutriente 1" y "Nutriente 2" en el modelo. Entonces, quiero eliminar el efecto de "Genotipo" de la "Variable 1" y la "Variable 2". Para ello, primero utilicé "Ajustar Y por X" para cada variable por "Genotipo", luego guardé los residuos para cada variable.
Step 1. Fit y by x.Step 1. Fit y by x.Paso 1. Ajustar y por x.
En el segundo paso, utilicé estos residuos en el "Modelo de ajuste" por "Bloque, Nutriente 1, Nutriente 2, Nutriente 1*Nutriente 2" como factorial completo. Después de eso, guardé los residuos que obtuve de este método y los usé como nuevas variables.
Mencioné el "Paso 1" y el "Paso 2" en la "Tabla de datos" de este archivo. Además, "Paso () - Variable ()" son residuos que guardé de cada paso para cada variable.(No pude adjuntar el archivo .jmp). Para estas variables, acabo de eliminar dos valores atípicos que puedes ver en este archivo (filas 20 y 61).
Step 2.Step 2.Paso 2. Como resultado, cuando utilicé este método, la regresión entre algunas de las variables es diferente. Por ejemplo, la regresión entre dos variables se cambiaría de negativa a positiva.
Muchas gracias,
Sinceramente tuyo,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Hola,
Es difícil responder a partir de su descripción. No estoy seguro del enfoque que ha adoptado. ¿Puedes compartir los datos o una versión anónima? ¿O puede ilustrar lo que está intentando hacer con uno de los conjuntos de datos de muestra de JMP? Quizás el ejemplo "2x3x4" sea similar:
Open("$SAMPLE_DATA/Design Experiment/2x3x4 Factorial.jmp")
Saludos,
filo
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Querido Phil,
Muchas gracias por tu tiempo y explicación clara.
Vi los enlaces que mencionaste. Creo que los efectos de A*B y A*C y B*C sobre las variables de mi experimento se parecen al diseño 2, por lo que no son ortogonales.
¿Podrías consultar el proceso que hice para eliminar el efecto de A de mis variables?
1. Guardé los residuos de A con cada variable.
2. Ejecuto factorial completo (B y C) con residuos guardados. Luego guardé los residuos como una nueva variable.
Ahora, el efecto de A ha sido eliminado de las nuevas variables.
¿Crees que es correcto?
Muchísimas gracias por su tiempo,
Salud,
Milad
Re: ¿Cómo se puede eliminar la variación de un factor de las respuestas de los datos en un diseño factorial?Sí, eso es posible. Desde cualquier modelo en JMP puede guardar residuos, por ejemplo, de Ajustar Y por X: https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-save-residuals-in-Fit-Y-by-X-platform-for-two-continuous/td-p/20608 .También puede guardar residuos de Fit Model y otras plataformas de modelado.
¿Es correcto? Bueno, en realidad no hay nada bueno o malo. Tienes que pensar en lo que estás haciendo aquí. También debe considerar qué tan buenos son sus datos para estimar por separado el efecto de A. ¿Son ortogonales los efectos de A, B y C en su diseño experimental? Ver mi reciente publicación en el blog para comprender lo que quiero decir.
Yo diría que es más común incluir A además de B y C en un modelo de regresión múltiple. De esa manera, el modelo captura la variación en la biomasa debida a A y le permitirá comprender el efecto de B y C.
Espero que ayude.
filo
