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Multivariater Datensatz

Hallo,

 

Ich habe mich gefragt, ob ich Hilfe bekommen kann, wenn ich weiß, wie der angehängte Datensatz mit JMP analysiert wird (nicht mit JMP Pro).

 

In einer Gruppe von 59 verschiedenen Betrieben kam es zu einem Managementwechsel. Dies geschah Ende Mai, so dass April und Mai das alte Regime "Behandlung 1" und Juli und August das neue Regime "Behandlung 2" waren.

 

Wir möchten wissen, ob diese Änderung das Körpergewicht, die Eiproduktion, die Abweichung vom Zielkörpergewicht und die Abweichung von der Zieleiproduktion insgesamt und auch in zwei bestimmten Zeiträumen (30-45 Wochen) und über 45 Wochen signifikant beeinflusst. Wir möchten separate und interaktive Effekte kennenlernen von:

 

Alter, Rasse, Behandlung, Farm "Problem"

 

Bitte beachten Sie Folgendes:

• Jede Zeile ist ein Durchschnittswert für eine Farm
• Nicht jeder Betrieb verfügt über Körpergewichtsdaten
• Manchmal wurde derselbe Betrieb vor und nach dem Regimewechsel gemessen, in anderen Fällen wurde die Leistung erst nach dem Regimewechsel gemessen
• Die Vögel in Behandlung 2 sind älter und das Alter beeinträchtigt die Leistung.
• Die Rasse ist nicht ausgewogen, dh es gibt viel weniger Wiederholungen in Rasse Typ 4
• Wir möchten die Auswirkungen des Status "Issue Farm" kennen

 

Jede Hilfe wäre dankbar

 

Danke im Voraus

Abbie

Betreff: Multivariater DatensatzHallo Abbie,

Sie sollten mit einer "Datenbereinigung" beginnen. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre numerischen Daten numerischen Spalten zugewiesen sind (nicht als Zeichendaten). Sehen https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/?os=mac&source=application#page/jmp/view-or-change-column-information.shtml für Hilfe. Dann würde ich mit Graph Builder beginnen und Ihre Daten untersuchen ( https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/?os=mac&source=application#page/jmp/graph-builder-2.shtml# ). Danach können Sie bei Bedarf spezifische Tests für Unterschiede durchführen.

KarenBetreff: Multivariater Datensatz

Um dies hinzuzufügen, können Sie den Datentyp und den Modellierungstyp für mehrspaltige Spalten ändern.

 

Wählen Sie alle relevanten Spalten aus (in diesem Fall die nominalen, die numerisch / fortlaufend sein sollen)

Spalten> Attribute standardisieren

 

Gehen Sie dann zu Attribute und wählen Sie Datentyp> Numerisch und Modelltyp> Fortlaufend.

Betreff: Multivariater DatensatzEs ist auch eine gute Idee, Cols> Recode zu verwenden, um einen "Nein" -Wert hinzuzufügen, bei dem die Problemfarm nicht "Ja" ist (anstatt nur einen Wert zu fehlen). Unter der Annahme, dass dies eine interessante Variable sein könnte, sollten Sie die Werte "Ja" und "Nein" verwenden.Betreff: Multivariater Datensatz

Ich bin etwas verwirrt, weil Sie sagten, dass jede Zeile eine Farm ist, aber ich habe nur die Daten einer Farm extrahiert (anonymisiert als "V3_0"):

 

Behandlungsmonat Farmhausnummer Problem Farmvogelalter Rasse
Behandlung 1 April V3_0 H2 no 57 Lohmann
Behandlung 1 April V3_0 H2 no 58 Lohmann
Behandlung 1. April V3_0 H2 no 59 Lohmann
Behandlung 1 April V3_0 H2 no 60 Lohmann
Behandlung 1 Mai V3_0 H2 no 61 Lohmann
Behandlung 1 Mai V3_0 H2 no 62 Lohmann
Behandlung 1 Mai V3_0 H2 no 63 Lohmann
Behandlung 1 Mai V3_0 H2 no 64 Lohmann
Behandlung 2. Juli V3_0 H2 Nr. 70 Lohmann
Behandlung 2. Juli V3_0 H2 Nr. 71 Lohmann
Behandlung 2. Juli V3_0 H2 no 72 Lohmann
Behandlung 2. Juli V3_0 H2 no 73 Lohmann

 

Ich kann mehrere Zeilen für dieselbe Farm, denselben Monat und dasselbe Haus sehen. Es scheint jedoch, dass das Alter der Vögel anders ist. Ist also jede Reihe ein Vogel? Oder eine Gruppe gleichaltriger Vögel?

Betreff: Multivariater Datensatz

So, jetzt verstehe ich, dass jede Zeile für 1 Woche in jedem Monat ist.

 

Ich denke, der beste Ansatz ist, ein Reaktionsmodell (ich habe nur die Eiproduktion in% betrachtet, aber das gleiche gilt für alle anderen Reaktionen) im Vergleich zum Vogelalter (Sie wissen, dass dies Auswirkungen auf Ihre Reaktionen hat, Sie würden dies also in Betracht ziehen eine "Kovariate") und Monat. Wenn es einen signifikanten Unterschied zwischen April, Mai (Behandlung 1) und Juli, August (Behandlung 2) gibt, ist dies konsistent mit der Wirkung der Behandlung.

 

Jedoch... wichtige Einschränkung! ...

 

Dies würde nicht beweisen, dass die Behandlung ein wichtiger Effekt ist. Der beobachtete Effekt könnte auch auf einen saisonalen Effekt zurückzuführen sein (z. B. ist die Eierproduktion im Juli und August im Allgemeinen niedriger, da sie heißer ist). Aus diesen Daten kann die Behandlung nicht von einem saisonalen Effekt oder einer anderen unkontrollierten Veränderung zwischen Mai und Juli getrennt werden. Sie benötigen Daten für mehrere Jahre, um den saisonalen Effekt zu verstehen.

 

Nach alledem habe ich mir passende Modelle angeschaut. Ich habe außerdem einen Zufallseffekt für Farmen hinzugefügt, um unkontrollierte Unterschiede zwischen Farmen zu berücksichtigen. (Ich anonymisierte Farm). Und einige Farmen haben mehrere Häuser und es könnte unkontrollierte Variationen zwischen diesen geben, also habe ich einen zufälligen Effekt von Haus hinzugefügt, verschachtelt innerhalb der Farm (House [Farm]).

 

Beispiel für verschachtelte Randon-Effekte: https://www.jmp.com/support/help/14-2/two-factor-nested-random-effects-model.shtml

 

Ich habe auch Problem Farm and Breed als Faktoren hinzugefügt, um die Auswirkungen dieser potenziell wichtigen Faktoren abzuschätzen.

 

Modelle mit festen und zufälligen Effekten werden als "gemischte" Modelle bezeichnet. Mit JMP Pro habe ich auch ein komplexeres gemischtes Modell untersucht, mit dem die Auswirkung des Vogelalters zwischen den Betrieben zufällig variiert werden kann.

 

Die angehängte Datentabelle enthält beide Modelle als Skripte. In JMP Pro kann nur das komplexere gemischte Modell ("Fit Mixed") ausgeführt werden. 

 

Das gemischte Standardmodell zeigt einen signifikanten Effekt des Monats an: Die Eierproduktion ist im Juli und August niedriger als im April und Mai.

 

Das komplexere gemischte Modell passt besser. Dies ändert nichts an der Schlussfolgerung über die Wirkung des Monats. In diesem Modell sind Rasse und Problemfarm jedoch nicht signifikant.

 

... Ich hoffe das alles hilft. Die gemischte Modellierung ist keine einfache Methode.

 

Zusätzlich zu diesen Modellierungsansätzen würde ich auch dazu ermutigen, explorative Datenanalysen zu verwenden, um die Qualität der Daten zu untersuchen. Einige der aufgezeichneten Ergebnisse für die Eierproduktion unterscheiden sich stark von den anderen (ich habe auch ein Verteilungsanalyseskript in die Tabelle aufgenommen). Es wäre eine gute Idee, zu überprüfen, ob diese Ergebnisse korrekt sind.

 

Betreff: Multivariater Datensatz

Wenn Sie sich andere Antwortvariablen ansehen müssen (Eigewicht, Körpergewicht), können Sie dasselbe Modell ausführen: aus dem Menü des roten Dreiecks unter Produktion von Antworteiern%> Dialogfeld Modell. In diesem Modelldialog können Sie der Y-Rolle beliebige andere Antworten hinzufügen.

 

Über dasselbe rote Dreieck-Menü können Sie auch eine Vorhersageformelspalte in der Datentabelle speichern: Spalten speichern> Vorhersageformel.

 

Und Sie können den Vorhersageausdruck anzeigen: Schätzungen> Vorhersageausdruck anzeigen.