Jeu de données multivariéSalut,
Je me demandais si je pouvais obtenir de l'aide pour savoir comment analyser l'ensemble de données joint à l'aide de JMP (et non de JMP Pro).
Un changement de gestion a été appliqué dans un groupe de 59 fermes différentes. Cela s'est produit à la fin du mois de mai. Avril et mai étaient donc l'ancien régime «Traitement 1» et juillet et août, le nouveau régime «Traitement 2».
Nous voulons savoir si ce changement a eu une incidence significative sur le poids corporel, la production d’œufs, l’écart par rapport au poids corporel cible et l’écart par rapport à la production d’œufs cible, dans son ensemble et également au cours de deux périodes spécifiques (30 à 45 semaines) et de 45 semaines et plus. Nous aimerions connaître les effets distincts et interactifs de:
Âge, race, traitement, ferme "problème"
Veuillez noter les points suivants:
- Chaque ligne est une valeur moyenne pour une ferme
- Toutes les fermes n'ont pas de données de poids corporel disponibles
- Parfois, la même ferme était mesurée avant et après le changement de régime, dans d'autres, la performance n'était mesurée qu'après le changement de régime.
- Les oiseaux traités au cours du traitement 2 seront plus âgés et l’âge aura une incidence sur leurs performances.
- La race n'est pas équilibrée, c'est-à-dire qu'il y a beaucoup moins de réplicats dans la race de type 4
- Nous aimerions connaître l'impact du statut "émettre une ferme"
Toute aide serait appréciée
Merci d'avance
Abbie
Re: jeu de données multivariéSalut Abbie,
Vous devriez commencer par faire du "nettoyage de données". Vous devez vous assurer que vos données numériques sont attribuées à des colonnes numériques (et non en tant que données de caractères). Voir https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/?os=mac&source=application#page/jmp/view-or-change-column-information.shtml pour aider. Ensuite, je commencerais par créer des graphes et explorer vos données ( https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/?os=mac&source=application#page/jmp/graph-builder-2.shtml# ). Après cela, vous pouvez passer à des tests spécifiques pour les différences si nécessaire.
KarenRe: jeu de données multivariéJuste pour ajouter que vous pouvez changer le type de données et le type de modélisation pour les colonnes multilpe.
Sélectionnez toutes les colonnes pertinentes (dans ce cas, les colonnes nominales qui doivent être numériques / continues)
Cols> Standardiser les attributs
Ensuite, allez à Attributs et sélectionnez Type de données> Type numérique et type de modélisation> Continu.
Re: jeu de données multivariéIl est également judicieux d'utiliser Cols> Recode pour ajouter une valeur "Non" lorsque la batterie de problèmes n'est pas "Oui" (au lieu de simplement manquer de valeur). En supposant que cela puisse être une variable d'intérêt, vous voudrez avoir les valeurs "Oui" et "Non" pour l'utiliser.Re: jeu de données multivariéJe suis un peu confus parce que vous avez dit que chaque ligne est une batterie mais que je n'ai extrait que les données d'une batterie (anonymisées sous le nom "V3_0"):
Mois du traitement Numéro de la ferme Problème de la ferme Age Âge
Traitement 1 avril V3_0 H2 no 57 Lohmann
Traitement 1 avril V3_0 H2 no 58 Lohmann
Traitement 1 avril V3_0 H2 no 59 Lohmann
Traitement 1 avril V3_0 H2 no 60 Lohmann
Traitement 1 mai V3_0 H2 no 61 Lohmann
Traitement 1 mai V3_0 H2 no 62 Lohmann
Traitement 1 mai V3_0 H2 no 63 Lohmann
Traitement 1 mai V3_0 H2 no 64 Lohmann
Traitement 2 juillet V3_0 H2 no 70 Lohmann
Traitement 2 juillet V3_0 H2 no 71 Lohmann
Traitement 2 juillet V3_0 H2 no 72 Lohmann
Traitement 2 juillet V3_0 H2 no 73 Lohmann
Je peux voir plusieurs lignes pour la même ferme, le même mois et la même maison. Il semble que l'âge des oiseaux est différent. Alors, chaque rangée est-elle un oiseau? Ou un groupe d'oiseaux du même âge?
Re: jeu de données multivariéAlors maintenant, je comprends que chaque rangée dure une semaine par mois.
Je pense que la meilleure approche est d’adapter un modèle de réponse (j’ai seulement regardé le pourcentage de production d’œufs, mais il en irait de même pour toutes les autres réponses) par rapport à l’âge des oiseaux (vous savez que cela a un effet sur vos réponses et que une "covariable") et le mois. S'il existe une différence significative entre avril, mai (traitement 1) et juillet, août (traitement 2), cela concorde avec l'effet du traitement.
Pourtant... avertissement important! ...
Cela ne prouverait pas que le traitement est un effet important. L'effet observé pourrait également être dû à un effet saisonnier (par exemple, la production d'œufs est généralement plus basse en juillet et en août car il fait plus chaud). À partir de ces données, il n’existe aucun moyen de séparer le traitement d’un effet saisonnier ou d’un autre changement incontrôlé entre mai et juillet. Vous aurez besoin de données couvrant plusieurs années pour comprendre l'effet saisonnier.
Cela dit, j’ai cherché des modèles appropriés. J'ai également ajouté un effet aléatoire pour une batterie de serveurs afin de prendre en compte les différences incontrôlées entre les batteries. (J'ai anonymisé la ferme). Et certaines fermes ont de nombreuses maisons et il pourrait y avoir des variations incontrôlées entre elles. J'ai donc ajouté un effet de maison aléatoire, niché dans une ferme (House [Farm]).
Exemple d'effets randon imbriqués: https://www.jmp.com/support/help/14-2/two-factor-nested-random-effects-model.shtml
J'ai aussi ajouté Problem Farm et Breed comme facteurs permettant d'estimer les effets de ces facteurs potentiellement importants.
Les modèles à effets fixes et aléatoires sont appelés modèles "mixtes". En utilisant JMP Pro, j'ai également exploré un modèle mixte plus complexe qui permet une variation aléatoire de l'effet de l'âge des oiseaux entre les fermes.
La table de données attachée contient les deux modèles sous forme de scripts. Il sera uniquement possible d'exécuter le modèle mixte plus complexe ("Fit Mixed") dans JMP Pro.
Le modèle mixte standard indique un effet significatif du mois: la production d'œufs est inférieure en juillet et en août par rapport à avril et en mai.
Le modèle mixte plus complexe est un meilleur ajustement. Cela ne change pas la conclusion à propos de l'effet de Month. Cependant, dans ce modèle, Race et Ferme à problèmes ne sont pas significatifs.
... J'espère que tout ça aide. La modélisation mixte n'est pas une méthode facile à utiliser.
En plus de ces approches de modélisation, j'encouragerais également l'utilisation d'une analyse de données exploratoire pour examiner la qualité des données. Certains des résultats enregistrés pour la production d'œufs sont très différents des autres (j'ai également ajouté un script d'analyse de distribution sur la table). Ce serait une bonne idée de vérifier que ces résultats sont corrects.
Re: jeu de données multivariéSi vous devez examiner d’autres variables de réponse (poids de l’œuf, poids corporel), vous pouvez utiliser le même modèle: à partir du menu du triangle rouge, dans Production de l’œuf de réponse%> Modèle. Vous pouvez ajouter d'autres réponses au rôle Y dans la boîte de dialogue de ce modèle.
Dans le même menu en forme de triangle rouge, vous pouvez également enregistrer une colonne de formule de prédiction dans le tableau de données: Enregistrer les colonnes> Formule de prédiction.
Et vous pouvez afficher l'expression de prédiction: Estimations> Afficher l'expression de prédiction.
