用量反応プロビット分析<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、グループです。
SPSS で実行した単純な用量反応分析を再現しようとしています。 そのため、JMPでは「モデルの適合」モジュールを使用し、一般化線形モデル、二項分布、プロビットリンクを選択しています。
実行されたアッセイの数 (10 アッセイ)、陽性結果が得られたアッセイの数、および濃度 (0 から 36) の 3 つの変数があります。
0 10 2
1 10 4
2 10 9
6 10 16
8 10 25
9 10 36
0 10 0
実行されたアッセイの数を「Y」変数として、陽性結果が得られたアッセイの数を「Freq」として、対数での濃度をモデル効果の変数として選択します。 しかし、実行を押すと、結果に次のメッセージが表示されます。
「警告: ヘッセ行列は正定値ではありません。 特異点は、モデルの適合性が低いこと、またはモデルの共変量間の線形依存関係が原因である可能性があります。 フィット感と結果の価値には疑問がある」
そして分析は行われません。
誰かコメントを共有できますか?
ありがとう、
デイブ
Re: 用量反応プロビット分析確かに、これは変数を入力する正しい順序です。 ご指摘いただきありがとうございます、マイケル。
デイブ
Re: 用量反応プロビット分析元のデータの最後の行が 0 10 0 であるため、何らかの理由で分析に正しい順序が必要なくなります。 それを省略した場合は、順序が重要になります。
マイケル
Re: 用量反応プロビット分析このスレッドを興味深くフォローしています。
JMP ドキュメントから:
データがイベントとトライアルの頻度として要約されている場合は、2 つの連続した頻度を指定します。
列この順序で: 成功した回数のカウントと、成功した回数のカウント
試練。あるいは、成功の代わりに失敗の数を指定することもできます。
（私の強調）。
したがって、2 つの y 変数が入力される順序を入れ替えると、特に x 軸を対数に変更すると、期待どおりのものがさらに表示されると思います。
そうは言っても、元のデータでは順序が重要ではないように見える理由は説明できません。
マイケル
Re: 用量反応プロビット分析親愛なるDanO 様
再度ご迷惑をおかけして申し訳ありませんが、デモの数値を変更すると、間違った結果が得られるようです。 同じ変数ですが数値が異なるこのデータセットをご覧ください。 最も高い 3 つの濃度については 100% 陽性が得られます
陽性結果の数 実行されたアッセイの数 濃度
0 1140 0.01
241 1140 0.1
590 1140 0.5
963 1140 1
1134 1140 5
1140 1140 10
1140 1140 50
1140 1140 100
あなたが提案したようにProbitを実行します
実行後、意味が分からない奇妙な結果が得られました。 Y の正解率を計算する代わりに、何か違うことをしているようです。 私の何が間違っているのでしょうか？
いつもご協力ありがとうございます
デイブ
Re: 用量反応プロビット分析ありがとう、DanO、それは非常に明確な答えです。 JMP がそれらがリンクしていることを認識しているのは興味深いことです。
ログ変換に関しては、はい、それを考慮に入れます (確かに元の投稿で言及されましたが、かなり曖昧であることは認めざるを得ません!)
一番、
デイブ
Re: 用量反応プロビット分析デイブ、
「陽性結果が得られたアッセイの数」も「Y」変数として入力する必要があります。 Frequency の役割は、データ テーブル内の行が実際に発生した回数を示すためのものです。 この場合、GLM モデルは、実行されたアッセイの数と陽性結果の数を「別個の」 Y 値として期待します。 分析によってそれらが結び付けられます。
この種の作業でよく行われることの 1 つは、集中力のログを取ることです。 これは、上に示したモデル ダイアログで行いました。 濃度モデル効果を強調表示し、変換ボタンをクリックして対数を選択します。 結果はここに掲載されます。
ダン
