검열된 데이터에 대한 방법 비교안녕하세요 그룹,
간격중단(정량한계 - 정량상한) 분석방법을 비교하고 싶습니다. 그래서 나는 
의 값을 갖는 관찰을 가지고 있습니다. (LOQ) 및 >120(상위 LOQ). 일반적으로 Bland-Altman은 그렇게 하겠지만 이 경우에는 잘 모르겠습니다.
어떤 사람들은 가장 낮은 BQL 관측치를 LOQ/2로 대체할 것을 제안합니다. 하지만 상위 LOQ는 어떻습니까?
2014년 JMP Discovery Summit에서 검열된 데이터( https://community.jmp.com/kvoqx44227/attachments/kvoqx44227/discovery-2014-content/53/1/Discovery%20Summit%202014%20(Your%20Data%20Is%20Censored).pdf ) 그러나 이 문서에서는 설명이 거의 없습니다.
이러한 데이터를 처리하는 방법에 대한 제안 사항이 있습니까?
어떤 의견이라도 미리 감사드립니다.
데이브
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교불행하게도 일반화 회귀는 X와 Y 모두의 오류를 처리할 수 없습니다. 현재로서는 Fit Orthogonal 명령을 사용하여 Bivariate만이 이러한 경우를 처리할 수 있습니다. 방법 비교에는 표준 분석에 대한 새로운 분석의 회귀 분석이 포함됩니다. 두 분석 모두 오류가 있습니다.
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교글쎄, 나에게 이것은 새로운 연구 분야이고 나는 배우고 있다. 그러나 내 마음에 가장 먼저 떠오른 것은 이러한 특별한 관찰에 관한 것이었습니다. 두 가지 다른 방법으로 동일한 단위로 농도 측정을 나타내는 다음 표를 살펴보십시오. 서로 다른 LOQ가 있습니다.
| 방법 A | 방법 B |
| 6.8 | 9.8 |
| <0.1 | <0.035 |
| 1.5 | <0.035 |
| 5.4 | 7.2 |
| 9.9 | 9.1 |
| 5 | 6 |
| 2 | 2.9 |
| 6.9 | 13.9 |
| <0.1 | <0.035 |
| <0.1 | <0.035 |
| <0.1 | 0.34 |
| <0.1 | <0.035 |
| <0.1 | <0.035 |
| <0.1 | 0.49 |
| <0.1 | <0.035 |
| <0.1 | <0.035 |
| 4 | 1.9 |
| 6.7 | 삼 |
| 6.8 | 5.2 |
| 0.3 | <0.035 |
| 6.3 | 3.5 |
| 3.2 | 삼 |
| >10 | >15 |
| 6.7 | 1.2 |
| 7.8 | 1.5 |
| 6.5 | 4.1 |
| 4 | 2.5 |
| 5.1 | 1.9 |
| 3.6 | 3.9 |
| 1.2 | 0.8 |
이러한 관측치를 폐기해야 한다면 비교 분석을 위해 쌍을 이루어야 하기 때문에 내 데이터 세트의 ~30%가 됩니다. 그러나 자세히 살펴보면 대부분의
초기 생각은 '좋아요'일 수 있습니다. 따라서 관측치는 각각 10단위와 15단위를 초과합니다. 따라서 이 관측치는 한 방법에 대해 최소 10단위, 다른 방법에 대해 15단위를 갖습니다. 유용한 정보네요, 그렇죠? 반면 <0.035는 0.035로 대체될 수 없거나 대체되어서는 안 됩니다. 그렇죠? 이전에 말했듯이 일부 작성자는 이러한 값에 LOQ/2를 사용하고 다른 작성자는 0을 사용하며 다른 작성자는 정보를 삭제합니다.
최상의,
데이비드
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교안녕 데이비드,
아니요, JMP에서는 불가능합니다. 사실 JMP Pro의 Gen Reg에서 왼쪽 관측 중단과 오른쪽 관측 중단이 모두 적용된 데이터를 분석하는 것이 가능한지 잘 모르겠습니다. 당신은 확실히 둘 중 하나를 할 수 있습니다. 하지만 둘 다는 아닙니다. Gen Reg에서 간격 검열을 수행할 수 있습니다. 그러나 Mark가 말했듯이 그것은 당신이 가진 것이 아닙니다.
다른 해결책을 생각해 봐야 할 것 같습니다.
방법 비교를 위해 LoQ 외부의 샘플을 사용하는 것이 합리적입니까? 이것이 "내 방법이 동등한가?"라는 질문에 대답하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교고마워요 필!
JMP Pro가 아닌 JMP 13을 사용하고 있습니다. 적합 모형을 사용하고 일반화 선형 모형을 선택하여 이를 달성할 수 있습니까? 이 값을 데이터베이스에 어떻게 입력하고 열 정보를 정의합니까?
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교안녕 데이비드,
JMP Pro의 일반화 회귀 플랫폼이 검열된 데이터를 처리할 수 있다는 점을 알아두면 유용할 수 있습니다. 이를 사용하여 LoQ 데이터를 포함한 두 가지 단백질 측정 기술의 평균을 비교할 수 있습니다.
문안 인사,
필
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교안녕하세요 마크님,
귀하의 유용한 의견에 감사드립니다. 나는 생존 분석을 위해 생명 분포를 사용하는 것을 이해하고 있으며 내 데이터는 실제로 그러한 경우와 다릅니다. LOQ보다 낮거나 높은 값을 그냥 버리는 것이 아니라 활용할 수 있는 방법이 있는지 알아내는 것이 문제입니다. 생존분석은 검열된 데이터를 수용하는데, 방법비교분석에서도 비슷한 것이 있는지 알아보고 싶었다. 내가 이해한 바에 따르면, 13페이지에 있는 Jose의 문제는 탐지 한계 0.05에서 여러 관찰이 있을 때 두 분석기가 동일한 성능을 발휘하는지 여부가 관심 문제라고 명시되어 있습니다. 이건 생존 데이터가 아니죠?.
문학에서 사람들은 문제를 처리하기 위해 여러 가지 다른 접근 방식을 사용합니다. 일부는 이러한 값을 직접 버립니다. 다른 사람들은 (이전에 언급한 대로) 대략적인 값을 갖도록 변환하는데, 이는 귀하가 완벽하게 언급한 것처럼 약간의 편견을 유발할 수 있습니다. 그러나 관측치를 버리는 것보다 가장자리에 약간의 편향을 도입하는 것 사이에는 트레이드오프가 있습니다. 20명의 환자가 있고 그 중 6~7명의 분석기 중 하나에 대해 측정된 농도가 LOQ 미만이지만 다른 분석기의 측정값은 100% 범위 내에 있는 임상 연구 상황이 있을 수 있습니다. 그냥 버리는 것은 어렵습니다.
데이비드
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교네, 귀하의 질문에 답변하기 전에 Jose의 논문을 읽었습니다. 그의 데이터 분석과 당신의 데이터 분석 사이의 유일한 유사점은 둘 다 데이터를 검열했다는 것입니다. 그만큼 생명분배 플랫폼은 다음과 같은 목적을 가지고 있습니다. 분포 플랫폼이지만 일반적으로 예측되는 다양한 분포 모델과 결과를 제공하도록 확장되었습니다. 이벤트 시간 데이터.(생존 분석이나 신뢰도 분석을 생각해 보십시오.) 둘 중 하나를 사용하시겠습니까? 분포 또는 생명분배 분석의 분포를 모델링하려면? 두 분석의 값 분포를 비교하시겠습니까?
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교친애하는 마크님, 매우 유용한 의견을 보내주셔서 감사합니다. 제가 원본 게시물에서 언급한 JMP Discovery Summit 문서를 시간을 내어 살펴보셨는지 궁금합니다. 13페이지와 14페이지에서 José G Ramirez는 제가 직면하고 있는 비슷한 문제에 대해 논의하고 있는 것 같습니다. 그리고 그는 제가 생각하는 생명 분포 분석을 수행합니다.
데이비드
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교내 질문은 단순히 어떤 방법을 사용하려는지 알아보는 것이었습니다.
불행하게도 대부분의 통계 방법은 검열을 인식하지 못합니다.따라서 내가 아는 대부분의 비교(예: CLSI)에서는 분석의 정량적 범위를 벗어나는 데이터가 생략됩니다. 두 분석법의 검출 능력과 선형성을 별도로 비교할 수도 있습니다.
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교친애하는 마크에게,
귀하의 답변과 데이터 성격을 명확히 해주셔서 감사합니다.이 점을 명심하겠습니다.
귀하의 질문에 관해서는 제가 제대로 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 단백질을 검출하는 두 가지 정량적 방법이 있는데 이를 비교하고 싶습니다. 내가 틀리지 않았다면 그러한 측정을 비교하기 위한 가장 적절한 방법(또는 적어도 문헌에서 찾은 방법 중 일부)은 Bland-Altman 플롯과 Passing-Bablok 회귀입니다. 이 올바른지? 제안할 수 있는 다른 방법이 있나요?
데이터를 대체하면 편향이 발생한다는 점을 이해합니다. 그렇다면 "보다 작음" 또는 "보다 큼" 결과가 있는 데이터를 어떻게 분석할 수 있습니까? 귀중한 정보를 제공하므로 무시할 수 없습니다(대부분 단백질이 없지만 반면에 단백질의 양이 많음).
최상의,
데이비드
Re: 검열된 데이터에 대한 방법 비교귀하의 데이터는 ~ 아니다 간격이 검열되었습니다. < LOQ인 귀하의 관찰은 다음과 같습니다. 왼쪽 검열됨 > LOQ인 관찰 결과는 다음과 같습니다. 오른쪽 검열 . 이 한계 사이의 관찰은 정확합니다.
다음과 같이 왼쪽 관측 중단 관측치에 LOQ/2를 사용하지 마십시오. 애드 혹 대체하면 답변이 편향됩니다.
"두 가지 분석 방법을 비교"하는 방법은 무엇입니까?
