프로빗 분석 - 적합 검정(회귀) 및 반복시험관 내(페트리 접시에서)와 다른 분리주에서 시도한 특정 살균제의 ec50(대조군에 비해 50% 방사형 진균 성장이 있는 농도)을 결정하려고 합니다. 나는 방사형 균사체 성장과 같은 다른 살균제로 동일한 9개의 다른 분리주를 테스트했습니다. 모든 살균제에 대해 5, 6 또는 7(살균제에 따라) 농도가 테스트되고 각 농도에 대해 3개의 복제가 있습니다. 각 살균제에 대해 모든 페트리 접시를 같은 날 측정했습니다.
프로빗-이항 분포는 적어도 대부분의 경우 데이터에 잘 맞는 것 같습니다.
내 문제는 분석에 복제를 포함하는 방법과 표준 오류를 결정하는 방법입니다.
첨부된 데이터의 스크린샷입니다.
datadata데이터
fit modelfit model 맞는 모델
regression plotregression plot 회귀 플롯
ec 50ec 50 EC 50
Re: 프로빗 분석 - 적합 테스트(회귀) 및 반복그래서 위의 그림과 같이 분석을 설정했습니다. (아래에 설정하는 빠른 스크립트)
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
)
Ctrl 키(OSx의 경우 명령 키)를 누른 상태에서 가장 높은 수준의 빨간색 삼각형을 클릭한 상태에서 메뉴에서 역 예측을 선택합니다. 그런 다음 팝업되는 각 대화 상자에 대해 예측 확률로 0.5를 입력합니다. 모든 격리 수준에 대한 메시지가 표시되기 때문에 시간이 걸립니다.
그런 다음 격리 항목 중 하나에 대한 역 예측 테이블 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 결합 데이터 테이블 만들기를 선택합니다. 이 테이블은 위의 예에서 그래프를 작성하고 분석할 수 있도록 조작한 것입니다.
Re: 프로빗 분석 - 적합 테스트(회귀) 및 반복변곡점/ec50을 얻기 위해 모델을 맞춘 후 빨간색 삼각형 아래의 역 예측 간격 옵션을 사용했습니다.
Re: 프로빗 분석 - 적합 테스트(회귀) 및 반복감사합니다. 평균을 어떻게 계산하셨는지 알려주실 수 있나요? 테이블로 내보내고 거기에서 그래프를 준비했습니까? 나는 그것을 알아낼 수 없습니다. 미리 감사드립니다.
Re: 프로빗 분석 - 적합 테스트(회귀) 및 반복이 경우 복제 그룹이 함께 있습니다. 기본적으로 평균 복제에 적합하여 응답 패턴에 더 잘 맞기 때문에 나쁜 방법은 아닙니다. 반복실험은 독립적인 관찰이 아니며(실험 단위에 따라 다름) JMP는 각 행이 독립적인 관찰이라고 가정합니다. 데이터가 누적된 경우(각 복제에 대해 하나의 열 및 각 분리에 대해 하나의 행)
각 분리에 대해 개별적으로 각 복제본을 맞추려고 할 수도 있습니다. 이와 같이:
각 격리에 대해 각각의 역 예측을 수동으로 추가해야 한다는 점에 유의하십시오. (참고: 매우 지루하므로 jmp dot com에서 지원하도록 기능 제안을 보내십시오.) 역 예측 옵션을 선택할 때 CTRL을 누르고 있으면 각 격리에 대해 0.5 확률을 계산하는 대화 상자가 나타납니다.
이 경우 분리에 의한 각 복제에 대한 적합도가 계산됩니다. 복제에 대해 오류가 풀링되지 않습니다. 이것은 독립적인 시그마 추정치로 혼합 모델을 수행하는 것과 같습니다.
아래 그림에서 "평균" 수준은 모든 복제본을 함께 사용하여 게시물에서 수행한 것과 같은 적합도입니다. 신뢰 구간의 차이에 유의하십시오.
참고: JMP 14에는 간격 역할이 있으므로 쉽게 만들 수 있습니다.
따라서 처리해야 할 문제는 테이블이 게시된 파일과 같은 긴 형식인 경우 행의 복제가 독립적인 관찰인 것처럼 취급된다는 것입니다. 나는 그들이 독립적이지 않다는 안전한 가정을 할 것입니다. 복제는 실험 단위에 따라 다릅니다. 작업 방법은 다음과 같습니다. 다른 방법은 다음과 같이 테이블을 분할하는 것입니다.
current Datatable() << Split(
Split By( :Replicate ),
Split( :inhibition ),
Group( :isolate, :ppm ),
Sort by Column Property
);
평균 또는 기하 평균 중 어느 것이 복제를 처리하는 것이 가장 좋은지 잘 모르시겠습니까?
그러나 어느 쪽이든 강제 평균에 대한 신뢰 구간(독립적인 복제가 포함된 긴 형식의 테이블)이 분할 테이블의 평균 구간보다 훨씬 좁다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 반복실험을 독립적인 것으로 취급하여 자유도가 부풀려지기 때문입니다.
이 그래프의 데이터는 기본 보고서 그래프가 아니라 다양한 방식으로 맞는 데이터의 EC50에서 가져온 것입니다.
