プロビット分析 - フィット テスト (回帰) と複製私は、in vitro（ペトリ皿）で試した特定の殺菌剤とさまざまな分離株のec50（コントロールと比較して放射状の真菌の成長が50％になる濃度）を決定しようとしています. 私は放射状菌糸体の成長として、異なる殺菌剤で同じ9つの異なる分離株をテストしました. すべての殺菌剤について、5、6、または 7 (殺菌剤に応じて) の濃度がテストされ、濃度ごとに 3 つの複製があります。 各殺菌剤について、すべてのペトリ皿を同じ日に測定しました。
プロビット - 二項分布は、少なくともほとんどの場合、データによく適合しているようです。
私の問題は、分析に複製を含める方法と、標準誤差を決定する方法です。
データのスクリーンショットが添付されています。
datadataデータ
fit modelfit model適合モデル
regression plotregression plot回帰プロット
ec 50ec 50ec 50
Re: プロビット分析 - フィット テスト (回帰) と複製そこで、上の図のように分析を設定しました (設定するためのクイック スクリプトを以下に示します)。
Fit Model(
Y( :inhibition, :N ),
By( :isolate ),
Effects( :log ppm, :Replicate, :Replicate * :log ppm ),
Personality( "Generalized Linear Model" ),
GLM Distribution( "Binomial" ),
Link Function( "Logit" ),
Overdispersion Tests and Intervals( 0 ),
Name( "Firth Bias-Adjusted Estimates" )(0),
Run
)
コントロール キー (OSx ではコマンド キー) を押したまま、最上位の赤い三角形をクリックしたまま、メニューから [逆予測] を選択します。 次に、ポップアップするダイアログごとに、予測する確率として 0.5 を入力します。 アイソレートのレベルごとにプロンプトが表示されるため、これには時間がかかります。
それが完了したら、分離株の 1 つの逆予測テーブルの 1 つを右クリックし、[結合データ テーブルの作成] を選択します。 この表は、グラフ化して分析できるように、上記の例で操作したものです。
Re: プロビット分析 - フィット テスト (回帰) と複製モデルを適合させた後、赤い三角形の下にある逆予測間隔オプションを使用して、変曲点/ec50s を取得しました。
Re: プロビット分析 - フィット テスト (回帰) と複製ありがとう。 平均の計算方法を教えてください。 それらをテーブルにエクスポートし、そこからグラフを準備しましたか? 私はそれを理解できないようです。 前もって感謝します。
Re: プロビット分析 - フィット テスト (回帰) と複製この場合、レプリケートのグループは一緒です。 これは悪い方法ではありません。本質的に平均値の複製に適合し、結果として応答パターンにより適合するからです。 反復は (実験単位に依存する) 独立した観測ではなく、JMP は各行が独立した観測であると想定していることに注意してください。 データが積み上げられている場合 (複製ごとに 1 列、分離ごとに 1 行)
また、分離株ごとに個別に各レプリケートを適合させたい場合もあります。このような：
各分離株の各逆予測を手動で追加する必要があることに注意してください。 (注: 非常に面倒なので、機能の提案を jmp dot com でサポートに送信してください) 逆予測オプションを選択するときに CTRL を押したままにすると、0.5 の確率を計算するためのダイアログが分離株ごとに表示されます。
この場合、分離による各複製の適合が計算されます。 エラーはレプリケート用にプールされません。 これは、シグマの独立した推定値を使用して混合モデルを実行するようなものです。
下の図では、「平均」レベルは、投稿で行ったように、すべての複製をまとめた適合です。 信頼区間の違いに注意してください。
注: JMP 14 には間隔の役割があるため、これは簡単に作成できます。
したがって、対処すべき問題は、表が投稿されたファイルのような背の高い形式である場合、行の複製が独立した観測のように扱われることです。 私は、それらが独立していないという安全な仮定をするつもりです. レプリケートは、実験単位に依存しています。 そこで、それを処理する方法を次に示します。 別のアプローチは、次のようにテーブルを分割することです。
current Datatable() << Split(
Split By( :Replicate ),
Split( :inhibition ),
Group( :isolate, :ppm ),
Sort by Column Property
);
平均または幾何平均のどちらがレプリケートを処理するのに最適かわかりませんか?
しかし、どちらの場合でも、強制平均の信頼区間 (独立した複製を含む縦長の形式のテーブル) は、分割テーブルからの平均の区間よりもはるかに狭いことが簡単にわかります。 これは、複製を独立したものとして扱うことによって自由度が膨らむためです。
このグラフのデータは、さまざまな方法で適合するデータの EC50 からのものであり、デフォルトのレポート グラフではありません。
