差異成分とスペック設定こんにちは皆さん、
キャリブレーションを含むELISAテストで実行されるサンプルのバイアス仕様を設定しようとしています。キャリブレーション間でキャリブレーションを取得し、実行時に観測されたバイアスの実行ごとに（キャリブレーション内で）変動を確認します。
私はcal to calとrun to runの両方を探求し、その情報を使って適切な仕様を設定したいと思います。バイアス仕様を作成するためにデータを適切にセットアップして実験し、活用する方法について調べるためのリソースを見つけることができません。
私はこのようなことをしたいのですが。
1日に10回のキャリブレーション
1回のキャリブレーションで20サンプルを2回（合計20回）
私はそれから私が見る変化を査定し、それのまわりで指定を置きたいと思う。
私はそれが特にJMPの質問ではないことを知っていますが、私はこれすべてのためにJMPを使っています。任意の助けが評価されているか、おそらく読むための提案だけ？すみません、私はこれすべてにかなり新しいです、そしてどこから始めれば少し迷子になります。
Re：差異成分とスペック設定バイアスは一般的に固定効果非線形性のように、応答に関して。繰り返しのキャリブレーションなどの効果はランダム効果 。アッセイ開発において、正確さ（偏りの欠如）と正確さ（累積的なランダム効果）の間に区別があることがあります。他の状況では、正確さがバイアスとランダム効果の組み合わせであると考えます。
JMPを使ってこのような研究を計画する最も簡単な方法は、 DOE > クラシック > フル要因設計 。すべての要因をカテゴリカルとして入力してください。
あなたの20サンプルは同じコントロールですか、異なるコントロールですか、それともランダムな患者サンプルですか？つまり、同じサンプルでアッセイを20回繰り返しますか、それとも異なるサンプルを実行しますか。サンプルが異なる場合は、複製はありますか？
分析にはいくつかの追加手順が必要になります。選択する較正列リストで実行するエフェクトリストでネスト 。選択する較正そして実行する列リストでサンプルエフェクトリストでネスト 。「効果」リストですべての用語を選択し、「属性」の横にある赤い三角をクリックして、ランダム効果 。Fit Modelダイアログは次のようになります。
更新したモデルテーブルスクリプトを使用して上記のようにデータテーブルを作成し、それをあなたの調査のために私の返信に添付しました。
Re：差異成分とスペック設定わかりました、ありがとうございます。これは私にとって素晴らしいスタートです。私は担当者について考えて、セットアップをしながらプレイする必要があります、そして私がそうしたらフォローアップします。数日かかるかもしれません。
