Spore conta l'analisi<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ho lavorato con uno scienziato che sta conducendo alcuni esperimenti per disinfettare vari medium che formano spore di malattie delle piante. Il terreno è infestato da spore di malattia, quindi il mezzo riceve trattamenti attenuanti. Quindi vengono contate le spore sopravvissute. Un conteggio iniziale delle spore non è disponibile per ogni singolo mezzo. Un campione di terreno non trattato viene testato per ottenere il conteggio iniziale delle spore. Un calcolo medio iniziale delle spore viene calcolato per ciascun tipo di mezzo. I dati sono analizzati in JMP usando GLM con una distribuzione binomiale con i conteggi successivi delle spore superstiti su singoli terreni, i conteggi spore iniziali medi sono la seconda variabile (denominatore) nell'analisi binomiale. Con questa analisi viene riportata la probabilità di spore sopravvissute in base all'uso del numero medio di spore di un campione del mezzo. Ci sono problemi con questo approccio? Mi rendo conto che sarebbe preferibile avere un conteggio iniziale per ogni mezzo. L'uso del mezzo spore iniziale medio conta un problema in questa analisi? Abbiamo in programma di riferire che stiamo usando i conteggi spore iniziali medi da un campione separato di mezzi.
Re: analisi delle conteggi delle sporeNon sono esattamente sicuro di cosa stai cercando di uscire dall'esperimento o di come è stato impostato l'esperimento, quindi potrebbero essere utili alcuni altri dettagli.
Sospetto che tu stia confrontando l'effetto delle diverse durate di trattamento con diversi disinfettanti (chimici o fisici (calore, vapore)).
Spesso si è interessati alla diminuzione del registro dei conteggi di spore o batteri. Per esempio, applico la mia salsa di mele con 10 ^ 8 cfu / ml del mio organismo preferito, quindi eseguo i vasetti attraverso diversi cicli di sterilizzazione (temp e tempo). Quindi apro i barattoli e faccio i conteggi su un paio di campioni da ciascun barattolo e uso i dati per trovare una combinazione di temperatura temporale minima che mi dia una diminuzione di log di 3 log (o 6) in conteggi. Lo stesso tipo di esperimento potrebbe essere eseguito su una superficie, dosare la superficie, recuperare con e senza trattamento e confrontare i risultati.
io In entrambi i casi la risposta non è binomiale (0 o 1) salvo che sono solo osservando se ho avuto una diminuzione maggiore o minore di 6 log o forse una sterilizzazione completa o non completa. Nella maggior parte dei casi gli scienziati (e i regolatori) sono più interessati alla stima della riduzione del log e agli intervalli di confidenza attorno alla stima (e se è possibile operare in una condizione in cui l'IC è al di sotto della soglia richiesta).
Re: analisi delle conteggi delle sporeQuando vedi Pioson pensa a Poisson, mio male.
Re: analisi delle conteggi delle sporeGrazie per i commenti e i suggerimenti.
Alcuni dei miei termini non erano i migliori. L'uso del lavoro sopravvivenza e
infetto non è leader. Un laboratorio popola il mezzo con spore vitali.
L'attenzione è rivolta alle spore vitali sul mezzo e in particolare alla probabilità
di spore vitali sul terreno.
Fammi vedere chiarire cosa stiamo facendo. Questo è uno studio di igiene. Il
due mezzi sono rondelle d'acciaio e un pezzo quadrato di lana. Quindi niente spore
vivrebbero sul mezzo se fossero germogliati. I trattamenti sono per disinfettare.
I conteggi delle spore sono spore vitali. Vogliamo sapere quanto sia efficace il
i trattamenti sono a ripulire le spore. L'iniziale conta sulla lana
in media 2,2 milioni, la rondella di acciaio in media 8500. Conoscendo il
probabilità di una spora vitale sul terreno dopo il trattamento è prezioso.
I conteggi sono numeri interi. Non sono continui. Ho usato GLM con il
Distribuzione di Pioson come suggeriva Mark. Trovo significato ma non tanto
come con il binomio. La probabilità di una spora vitale nel mezzo è di
interesse e trattamenti che lo influenzano in modo significativo. È il binomio
dicendomi questo? Una bassa probabilità di una spora vitale ci dice che c'è un basso
probabilità di diffusione di spore vitali.
Se il binomio non è l'approccio corretto potrebbe il trattamento GLOS Pioson
le stime vengono divise per le stime spore iniziali per produrre il
probabilità di una spora vitale sul terreno. Questo sarebbe un modo migliore per
stimare questa probabilità?
O hai un altro approccio da suggerire. Grazie.
Re: analisi delle conteggi delle sporeNon sono sicuro di cosa stai cercando di analizzare come variabile dipendente, data la tua descrizione sopra. Sembra che tu stia cercando una risposta binaria "contaminata / non contaminata", ma poi stai utilizzando un conteggio iniziale di spore simulato e un conteggio spore effettivo dopo trattamento come le tue uniche variabili di input? Sono un po 'confuso sul tuo obiettivo qui perché se ci sono qualunque spore sopravvissute dopo il trattamento, quindi il tuo mezzo è contaminati. La tua probabilità è automaticamente al 100%. Ora, se nel modello sono state incluse alcune variabili relative al trattamento (ad es. Tempo di trattamento o temperatura o ...) in modo tale da provare a determinare l'efficacia del trattamento e il numero finale di spore post-trattamento la tua risposta, quindi ho potuto vedere il punto di questo esercizio. E per quanto riguarda Mark, se la tua risposta è il conteggio delle spore post-trattamento, allora vorrai la distribuzione di Poisson e la funzione di collegamento del log per il GLM. O mi sto perdendo qualcosa qui?
Re: analisi delle conteggi delle sporeSe il metodo per infestare ciascuno dei singoli supporti (campioni) è coerente, si può presumere che il conteggio delle spore iniziale sia lo stesso. È quindi possibile utilizzare un GLM con distribuzione di Poisson e funzione di collegamento del log senza offset. Abilita l'opzione per la sovra-dispersione per una migliore vestibilità. (Controlla se è significativo).
La distribuzione binomiale che hai scelto assume una risposta dicotomica, ma il tuo rapporto non è probabile che sia così. Come ho capito. È continuo, no?
