시간을 고려한 모델 만들기여보세요,
다른 세포 배양 플라스크에 대한 공급 타이밍 및 수확 타이밍 (수확은 배양 기간의 끝 또는 실험의 끝으로 정의 됨)을보고 실험을 진행하고 있습니다. DoE를 설계 할 때 수확시기가 내 조건으로 "속임수"를 허용한다는 것을 알고 있습니다. 14 일과 15 일에 수확하면 생존력 (세포 건강)을보고 있다고 가정합니다. 실험을 실행할 때 실제로 D14에서 작은 샘플을 "수확"하여 두 시점 (14 일과 15 일)에 대한 각 조건을 분석 할 수 있습니다. 이렇게하면 조건 수를 절약 할 수 있지만 JMP가 각 조건을 개별적으로 분석 할 때 특정 가정을 어길 수 있음을 알고 있습니다 (진실한 독립 이벤트는 아님). DoE를 만들려고 할 때 JMP가 2 시점에서 동일한 조건을 분석하는 대신 D14와 D15 수확에 대해 별도의 조건을 갖는 것을 실제로 제안합니다.
이 방법의 단점은 무엇입니까? 시계열 분석이라는 것이 있지만 결코 사용하지 않았으며이 경우에는 2 개의 시점 만보고 있습니다.
감사합니다
다시 : 시간을 고려한 모델 만들기문제는 타이밍이 아니라 무작위입니다. 당신이하고있는 것은 잘못이 아닙니다. 당신이하는 일은 다릅니다. JMP는 실험을 설계 할 때와 데이터를 분석 할 때 그 차이에 대해 알아야합니다.
그 이유는 기본적으로 JMP에서는 각 실행간에 각 요소를 재설정한다고 가정하기 때문입니다. 항상 처음부터 또는 처음부터 시작합니다. 귀하의 경우 두 시점의 결과에는 동일한 시작점이 있습니다. 서로 관련되어 있습니다. 해당 상관 관계를 고려하지 않으면 유형 I 오류와 유형 II 오류를 모두 더 많이 가질 수 있습니다.
답은 "변경하기 어려운"요소의 정의를 변경하는 것입니다. 그런 다음 "전체 플롯"수를 정의 할 수 있습니다. 귀하의 경우, 반을 자주 무작위로 나누고 있습니다 (즉, 각 조건에서 한 쌍의 시점을 얻습니다). 전체 플롯 수에 n / 2를 입력하십시오. 여기서 n은 런 수입니다.
JMP는 자동으로 정보를 데이터 테이블에 저장하여 분석이 정확합니다.
다시 : 시간을 고려한 모델 만들기Mark의 제안 (이를 분할 도표 디자인으로 매우 유용한 응용 프로그램으로 처리하는 것) 외에도 두 조합을 처리 조합 내에서 반복으로 처리 할 수 있습니다. 반복은 처리 조합에 대한 평균 및 분산을 추정하는데 사용될 수있다. 이들 Y 각각은 독립적으로 분석 될 수있다. 또한 정량 분석 (NID (0, variance) 가정)을 신중하게 해석하는 한 두 Y로 취급하는 데에는 아무런 문제가 없습니다. 그것들이 얼마나 잘 연관되어 있는지 확인하십시오 (다변량 분석).
