Combiner les données de deux essaisSalut,
S'il vous plaît, pourrais-je obtenir des conseils pour analyser l'ensemble de données suivant. Dans un essai, les animaux ont reçu des aliments sous différentes formes (rond vs carré) et concentrations (100, 80, 60%). Cela a été testé deux fois (essai 1 et essai 2 - tout est resté similaire entre les deux essais). Les animaux sont gardés dans des enclos, de sorte que chaque paramètre de performance (poids corporel, etc. est mesuré comme une moyenne d'enclos).
Je veux combiner les résultats des essais 1 et 2 et déterminer les effets de :
Procès
Formulaire de flux
Concentration des aliments
Traitement
Âge
Stylo
S'il vous plaît, quelqu'un peut-il indiquer si Pen et Trial doivent être considérés comme des effets aléatoires? Ce sont les trois effets que j'ai mis en évidence qui m'intéressent le plus. J'ai essayé d'exécuter l'analyse mais mes sorties n'ont pas beaucoup de sens jusqu'à présent, donc toute aide serait appréciée - j'ai JMP, pas JMP Pro.
@Phil_Kay
Merci
Abby
Re : Combiner les données de deux essaisC'est drôle comme lorsque ces analyses commencent, il y a toujours des informations non rapportées... Veuillez garder à l'esprit que quels outils d'analyse, quelles questions vous pouvez répondre, quelles conclusions vous pouvez tirer, votre capacité à extrapoler les résultats, etc. TOUT DÉPEND DE COMMENT VOUS AVEZ LES DONNÉES !
L'échantillon de 32 oiseaux est un échantillon aléatoire des oiseaux dans chaque enclos. Vous ne suivez pas réellement le même ensemble d'oiseaux au fil du temps. Votre système de mesure est-il précis et stable ? Avez-vous déjà mesuré plus d'une fois le même oiseau au même âge ?
D'abord, je déterminerais si la variation que vous voyez dans les variables de réponse était d'une importance pratique. Ensuite, je ferais une analyse multivariée des multiples Y. Vous attendez-vous à ce que l'un des Y soit corrélé (ou non) ? Pourquoi?
Le poids est fortement corrélé à 1. Prise d'alimentation, 2. RCF 3. Prise de poids et 4. L'uniformité bien que certaines des tendances dans les données soient intéressantes.
Color/Mark by Column : Age expose que les relations sont significativement impactées par Age.
Faire l'analyse multivariée PAR AGE, peut être plus perspicace. Exemple pour Age = 7
Matrice de nuage de points
Remarquez ci-dessus qu'il y a peu de relation entre le poids et l'apport alimentaire. Et le poids et le FCR sont désormais corrélés négativement.
Je comprends que vous avez testé la concentration à 3 niveaux, mais pas pourquoi vous l'avez fait ? Vous avez plus d'informations sur la concentration que sur la forme. Pas une mauvaise chose, juste besoin de réaliser que l'étude est biaisée.
Vous avez des différences d'un essai à l'autre (en particulier en ce qui concerne la variation au sein du traitement). Vous dites que les essais "tout est resté identique". Ceci est, bien sûr, impossible. La clé est de comprendre ce qui a changé entre les essais. Je pense que vous devriez traiter le procès comme un bloc dans l'analyse. Et puisque nous ne savons pas ce qui a changé entre les essais, attribuez-lui un effet aléatoire dans le modèle. Étant donné que vous savez probablement que les oiseaux prendront du poids en vieillissant, les questions sont de savoir comment les facteurs (concentration et forme) ont un impact sur les performances (Y). Si vous disposiez de données historiques : le poids par rapport à l'âge, vous pourriez être en mesure d'examiner le delta entre les effets « historiques » et les effets du traitement. Vous pourrez peut-être regarder le taux de gain de poids (pente de la ligne). De plus, il semble que les effets soient différents à mesure que les oiseaux vieillissent.
J'essaierais d'adapter le modèle PAR AGE.
Re : Combiner les données de deux essaisSalut,
Merci pour la réponse.
Il y avait 318 animaux par enclos, chaque semaine 32 oiseaux par enclos sont pesés. Cela donne la colonne "poids" du poids corporel.
Les hypothèses que je veux tester sont :
La forme des aliments (rond ou carré) affecte-t-elle les performances (poids, FCR, uniformité, gain de poids et prise alimentaire).
La concentration des aliments affecte-t-elle les performances (comme ci-dessus).
Il y a 3 niveaux de concentration car il y a eu 3 niveaux différents appliqués (100, 80 et 60%). Au total, il y a eu 6 traitements :
1. Granulés ronds à 100% de concentration
2. Granulés carrés à 100% de concentration
3. Granulés ronds à concentration de 80 %
4. Granulés carrés à concentration de 80 %
5. Granulés ronds à concentration de 60 %
6. Granulés carrés à concentration de 60 %
Le même essai a été répété deux fois, avec cette configuration - et tout est resté identique. Ce que je veux mesurer, ce sont les effets de la forme et de la concentration des aliments sur les performances des oiseaux des deux essais combinés, tout en tenant compte de la variation entre les essais. J'aimerais savoir si les facteurs affectent les performances, et si oui, à quel âge cela se produit.
Merci,
Abby
Re : Combiner les données de deux essaisAbbie, je ne vois rien concernant la signification pratique ? Quel gain de poids a une valeur scientifique ? Je ne vois pas de colonne intitulée poids corporel, donc je suppose que le poids de la colonne est poids corporel ?
Je ne sais vraiment pas à quelles questions vous essayez de répondre ou quelles hypothèses vous étudiez. Je ne sais pas vraiment comment vous mesurez le poids ? Je crois me rappeler que vous calculez la moyenne du poids par enclos... Si vous comptez calculer une moyenne, vous devez également tenir compte de la variation au sein de l'enclos. Vous n'êtes pas sûr que la moyenne soit la statistique appropriée ? Combien y a-t-il d'animaux par enclos ? Que se passe-t-il si vous avez un très gros animal et le reste petit, alors la moyenne n'est pas une mesure appropriée de la tendance centrale.
Certaines de mes réflexions :
1. Il semble raisonnable que les animaux prennent du poids avec l'âge. Quelle est la quantité prévue de gain de poids ? Ou peut-être, quelle est la quantité historique de gain de poids avec l'âge ?
2. Votre question est donc la suivante : la concentration ou la forme de l'aliment affecte-t-elle le gain de poids (au-delà du gain de poids « normal ») ?
Le traçage des données est une excellente façon de commencer. J'ai joint un tableau simple montrant le poids par essai et par âge, codé par stylo.
Poids par rapport à l'âge (jours) séparés par essai
De toute évidence, vous avez une variation de stylo à stylo (il peut y avoir un schéma systématique ici).
En regardant cette variation (au sein du traitement, donc non influencé par la concentration ou la forme)
R de poids pendant le traitement
Des différences d'âge si évidentes et des variations d'un stylo à l'autre. Cela ne semble pas être beaucoup dû aux facteurs que vous avez manipulés, à la concentration et à la forme. Cela peut être dû au réglage de niveau de ces facteurs (vous ne savez pas pourquoi vous avez choisi 3 niveaux de concentration à moins que vous n'ayez prédit un effet non linéaire) ou ils n'ont pas d'effet.
Vous pouvez ajuster le modèle par âge pour supprimer cet effet énorme.
Re : Combiner les données de deux essaisMerci @statman @DanP
J'ai joint le fichier JMP et apporté les modifications suggérées.
J'ai exécuté un modèle mixte avec Essai et Stylo comme effets aléatoires, puis Forme, Concentration, Âge, Forme x Âge et Concentration x Âge sur les données. Tous les autres paramètres (uniformité, FCR, etc.) sont une variable de réponse.
J'ai exécuté cela sur les données de poids corporel et l'analyse a du sens pour moi maintenant. Aurais-je raison d'interpréter cela pour le poids corporel :
Il y avait des effets significatifs de tout sauf de l'âge x forme. Sur les deux effets aléatoires, "stylo" a eu un effet significatif, mais pas "Essai".
Mon analyse est-elle correcte, et est-ce la bonne approche à adopter, plutôt qu'une analyse de mesures répétées ? Y a-t-il une autre analyse que vous recommanderiez?
Merci
Abby
Re : Combiner les données de deux essaisEn écho à Dan, pourquoi ne joignez-vous pas le fichier JMP ? Dans votre fichier Excel, il y a un certain nombre de colonnes qui n'ont pas été définies par votre brève description. Vous devez définir chaque colonne (et s'il s'agit d'un x ou d'un ay). Pour chaque variable de réponse, vous devrez indiquer dans quelle mesure un changement dans la métrique est important d'un point de vue scientifique (signification pratique).
Après cela, nous serions heureux de jeter un coup d'œil.
Re : Combiner les données de deux essaisAvant de donner mon avis sur votre question, quelques petites choses que j'ai remarquées en regardant très rapidement vos données.
Tout d'abord, transférez vos données dans JMP ! Les fichiers Excel c'est bien, mais les fichiers JMP c'est mieux, surtout en matière d'analyse ! 
J'ai remarqué que vous avez plus de 2 formes d'alimentation. Vous avez également PRILL et POWDER. Ceux-ci ressemblent à des types d'essais "supplémentaires", ce qui signifie qu'ils ne faisaient pas partie de la conception d'origine. Je suppose que vous supprimerez ces lignes du tableau car il n'y a de toute façon pas beaucoup de données sur ces formulaires.
Une fois que le prill et la poudre ont été retirés, votre colonne de traitement n'est plus nécessaire. C'est une combinaison de concentration et de forme. Par conséquent, le simple fait d'utiliser Concentration et Forme rend le traitement redondant et inutile.
Un effet aléatoire est un effet où le choix du niveau est choisi au hasard parmi un ensemble plus large. Il me semble que Pen serait aléatoire. Vous disposez d'un large choix de stylos et ceux utilisés pour ces essais sont choisis au hasard.
Le procès ressemble aussi à un effet aléatoire pour moi. Vous pourriez certainement faire plus de sentiers, donc les deux que vous avez parcourus sont une "sélection" d'un ensemble plus large.
Vous dites que votre analyse n'a pas de sens. La communauté sera beaucoup plus armée pour vous aider si vous fournissez au fichier JMP vos analyses et des questions plus précises sur ce qui n'a pas de sens pour vous.
Re : Combiner les données de deux essaisExcuses- le mauvais fichier a été joint. Veuillez utiliser celui-ci à la place.
Merci beaucoup,
Abby
