Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di test<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ho ricevuto alcuni dati per uno studio osservazionale che è stato completato negli ultimi tre anni e ho bisogno di alcuni consigli / aiuto su come procedere in termini di ipotesi di test. Lo studio è finalizzato a determinare se vi è una differenza significativa nella qualità delle verdure in quattro luoghi nello stato di Washington, ogni località rappresenta un clima diverso nello stato. Il mio problema con i dati è che le misurazioni degli indicatori di qualità sono state prese da campioni compositi in ogni sede negli ultimi tre anni, il che significa che non c'erano repliche. Ad esempio, in una fattoria di Seattle, 50 teste di lattuga sono state selezionate e composte in modo casuale in un campione da cui sono stati misurati gli indicatori di qualità, come la consistenza e l'acidità. Quindi, prima di eseguire un ANOVA per confrontare la qualità tra le varie sedi, non so esattamente come testare le ipotesi di normalità o omogeneità della varianza poiché ho un solo punto dati per posizione all'anno. Non voglio raggruppare i dati per gli anni come fattori ambientali come ore di refrigerazione, giorni di laurea, ecc ... sono notevolmente cambiati negli ultimi tre anni.
Gradirei davvero un aiuto.
Grazie
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaNel mio ultimo commento intendevo dire che sarebbe impossibile distinguere tra la variabilità causata da fattori ambientali e da quelli specifici della posizione. Questo non significa che non puoi ottenere informazioni significative dai dati che hai già. Devi solo tenerne conto quando fai la tua analisi.
I dati che hai avranno un alto grado di variabilità da molte fonti diverse, inclusi i fattori ambientali annuali. Tuttavia, se i fattori ambientali hanno interessato tutte le aziende allo stesso modo, ad esempio le ore di refrigerazione sono diminuite della stessa quantità per ogni località, allora l'effetto polarizzerà tutti i dati in una determinata direzione piuttosto che aumentare la variabilità tra le località per ogni anno che i dati sono stati raccolti. Il problema è che questa tendenza annuale aumenterà la variabilità dei dati raccolti in anni diversi. Quando si verifica un aumento della variabilità all'interno dei campioni che si desidera confrontare, tanto più difficile diventa distinguere una differenza tra i campioni.
Hai ragione ad essere preoccupato che qualsiasi differenza statisticamente significativa che trovi tra le posizioni potrebbe essere dovuta ai fattori ambientali annuali (errore di Tipo I). La ragione di ciò è che un aumento della variabilità generale può aumentare il bias di campionamento, specialmente con solo 3 campioni tra gli anni. Tuttavia, è anche probabile che l'aumentata variabilità non causi differenze statisticamente significative quando esiste una differenza effettiva (errore di tipo II).
I dati che hai possono rivelare dove si osservano le maggiori differenze e se queste differenze sono coerenti tra le posizioni, puoi progettare studi futuri per approfondirli ulteriormente.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaGrazie per avermi risposto così prontamente. Comprendo perfettamente i vostri commenti sulle variazioni annuali, ho già osservato fattori annuali come le ore di refrigerazione e i giorni di laurea in crescita e sembrano essere abbastanza variabili, il primo è diminuito e quest'ultimo è aumentato annualmente. Quindi, non mi sento molto a mio agio nell'usare gli anni come repliche perché la mia sensazione è che se trovo una differenza significativa nella qualità tra le varie location, non sarà proprio dovuta alla posizione che spero di analizzare, ma in realtà alla variabilità in fattori annuali. Sapevo fin dall'inizio che con gli studi osservazionali che caratterizzano le varianze sarebbe difficile e con il mio problema di repliche, non credo di avere davvero alcuna flessibilità. Con il tuo commento finale, credo che tu stia insinuando ciò che speravo di chiarire, lo studio a questo punto è troppo statisticamente debole per trarre le conclusioni più convincenti che vorrei fare a fini di estensione. Se ho insinuato correttamente, per favore non ho voglia di rispondere, ho apprezzato tutto l'aiuto.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaAncora una volta, grazie per la risposta, è molto apprezzato. Ho provato Fit Y per X e per gli effetti di Location osservo valori p molto significativi per molti degli indicatori di qualità per un paio di cultivar. Capisco che alla fine spetta al ricercatore utilizzare la propria esperienza in materia per fare appello alla flessibilità, ad esempio utilizzando gli anni come repliche per aumentare la dimensione del campione, anche se ciò non è il migliore dato la variabilità degli effetti annuali. Tuttavia, le ipotesi sono altamente respinte e basate sulle statistiche relativamente piccole che ho imparato fino ad ora, non mi sembra giusto fare le correlazioni / conclusioni che posso visualizzare.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaCiao Travis,
Posso capire il tuo desiderio di escludere il maggior numero possibile di effetti ambientali dalle tue analisi statistiche. Sfortunatamente, con un solo punto dati all'interno di località, cultivar e anni, non ci saranno dati sufficienti per caratterizzare la varianza senza l'effetto di cambiamenti annuali nei fattori ambientali. Tuttavia, anche se si dispone di dati sufficienti per caratterizzare l'effetto di questi cambiamenti annuali, ci sarebbero sempre ulteriori fonti di variabilità che tale studio osservazionale non sarebbe in grado di caratterizzare. Ad esempio, se ogni azienda spedisce campioni in una struttura comune per il test, le condizioni di spedizione sarebbero diverse per un'azienda situata più lontano dalla struttura rispetto a una vicina. Sebbene tali condizioni non possano avere un impatto significativo sui risultati, la caratterizzazione dei loro effetti non rientrerebbe nell'ambito di uno studio osservazionale sulla qualità delle verdure.
In pratica, qualsiasi studio osservazionale avrà difficoltà a caratterizzare la varianza e il bias introdotti dagli effetti ambientali perché i dati non sono prodotti in un ambiente controllato. Anche se comprendo le tue preoccupazioni circa la fusione degli effetti ambientali e degli effetti specifici sulla posizione, la loro distinzione sarà impossibile senza condurre uno studio osservazionale più rigoroso.
Spero che questo ti aiuti,
-Joseph
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaCercherò di mantenere questo breve ... si sta affrontando su molti argomenti qui ... tra cui ipotesi per vari test di ipotesi statistiche, alfa, rischio beta e così via. Questi argomenti sono tutti intrecciati e molto laboriosi da elaborare qui in un gruppo di discussione del Forum testuale.
Con queste dimensioni campionarie molto ridotte, hai appena provato alcune semplici visualizzazioni di Fit Y per X nella piattaforma Fit Y di X o Graph Builder. A questo punto non mi perderei troppo le supposizioni ... trama i dati e cosa puoi imparare da li? Se ci sono differenze nella popolazione significa ... forse ti salteranno fuori dalla pagina ... o no. Ma iniziare da lì è la mia raccomandazione.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaIncollato di seguito è il punto cruciale del mio dilemma. La mia assunzione di normalità è respinta, non importa quanto io trasformi i dati (che non è mostrato). Inoltre credo che l'ipotesi di varianze omogenee sia respinta. La dimensione del campione incredibilmente piccola di 3, abbiamo deciso di contare tutti gli anni come una replica, so che è il mio più grande problema. Sono davvero alla ricerca di un consiglio se c'è qualcosa che posso fare in termini di ipotesi o devo aspettare i dati di un altro anno, un'altra replica? Nel gestire l'ANOVA, ci sono effetti significativi dell'ubicazione, ma con i problemi delle ipotesi, so / non credo di poter trarre conclusioni / correlazioni per questo studio osservazionale con alcun tipo di confidenza.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaGrazie per avermi risposto. Di seguito è allegata un'istantanea del mio file JMP:
Ci sono un totale di 80 file, 20 file all'anno, 5 posizioni all'anno x 4 cultivar valutate in ciascuna sede. Ancora una volta, sto valutando se la qualità del frutto, rappresentata dalle cinque misurazioni degli indicatori di qualità, differisca in modo significativo tra le varie sedi.
Ri: Analisi statistica per studi osservazionali - Prove di provaSolo così capisco il "design" che ti è stato chiesto di analizzare, se dovessi provare a mettere il tuo esperimento in una tabella di dati JMP sarebbe come questo ?:
E i valori "Y" non esistono realmente, ma sono una creazione del processo di "compositing"? Quindi forse quello che è stato fatto è stato dire, l'acidità è stata misurata per tutti i 50 campioni e qualcuno ha deciso il valore "vero" per l'anno uno, la posizione A è "Y"?
