두 시험의 데이터 결합안녕,
다음 데이터 세트를 분석하기 위한 조언을 받을 수 있습니까? 한 실험에서 동물에게 다양한 형태(원형 대 사각형)와 농도(100, 80, 60%)로 사료를 제공했습니다. 이것은 두 번 시험되었습니다(시험 1과 시험 2 - 두 시험 간에 모든 것이 유사하게 유지됨). 동물은 펜에 보관되므로 각 성능 매개변수(체중 등은 펜 평균으로 측정됨).
Trial 1과 2의 결과를 결합하고 다음의 효과를 확인하려고 합니다.
재판
피드 양식
사료 농도
치료
나이
펜
Pen and Trial이 무작위 효과로 간주되어야 하는지 누군가 조언해 주시겠습니까? 제가 가장 관심을 두는 것은 제가 강조한 세 가지 효과입니다. 분석을 실행해 보았지만 지금까지의 결과가 그다지 의미가 없기 때문에 도움을 주시면 감사하겠습니다. 저는 JMP Pro가 아니라 JMP를 가지고 있습니다.
@Phil_Kay
감사해요
애비
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.이러한 분석이 시작될 때 항상 보고되지 않은 정보가 있다는 것은 우스운 일입니다... 어떤 분석 도구, 어떤 질문에 답할 수 있는지, 어떤 결론을 도출할 수 있는지, 결과를 외삽하는 능력 등을 기억하십시오. 모두 방법에 달려 있습니다. 당신은 데이터를 얻었다!
32마리의 새 표본은 각 우리 안에 있는 새의 무작위 표본입니다. 시간이 지남에 따라 실제로 동일한 새 세트를 추적하지 않습니다. 귀사의 측정 시스템은 정확하고 안정적입니까? 같은 나이에 같은 새를 두 번 이상 측정한 적이 있습니까?
먼저 응답 변수에서 볼 수 있는 변화가 실질적인 의미가 있는지 판단합니다. 그런 다음 다중 Y에 대한 다변량 분석을 수행합니다. Y가 상관관계가 있다고 예상합니까(아니면)? 왜?
체중은 1과 높은 상관관계가 있습니다. 사료섭취, 2. FCR 3. 체중 증가 및 4. 데이터의 일부 패턴은 관심 대상이지만 균일성입니다.
Color/Mark by Column: Age는 관계가 Age의 영향을 많이 받는다는 것을 보여줍니다.
나이별로 다변량 분석을 수행하는 것이 더 통찰력이 있을 수 있습니다. 연령 = 7의 예
산점도 행렬
위에서 체중과 사료 섭취량 사이에는 거의 관계가 없음을 알 수 있습니다. 그리고 가중치와 FCR은 이제 음의 상관 관계가 있습니다.
농도를 3단계로 테스트한 것으로 알고 있는데 왜 이렇게 했는지 모르겠다고요? 당신은 형태보다 집중에 대해 더 많은 정보를 가지고 있습니다. 나쁜 것은 아니지만 연구가 편향되어 있다는 것을 깨달을 필요가 있습니다.
임상시험마다 차이가 있습니다(특히 치료 내 변동과 관련하여). 당신은 시련이 "모든 것이 동일하게 유지되었다"고 말합니다. 물론 이것은 불가능합니다. 핵심은 시행 간에 변경된 사항을 이해하는 것입니다. 재판을 분석의 블록으로 취급해야 한다고 생각합니다. 그리고 시도 사이에 무엇이 변경되었는지 모르기 때문에 모델에서 무작위 효과를 할당합니다. 새가 나이가 들어감에 따라 체중이 증가한다는 것을 어느 정도 알고 있을 가능성이 높으므로 문제는 요소(집중도 및 형태)가 성능(Y)에 어떤 영향을 미치는가입니다. 과거 데이터가 있는 경우 나이에 따른 체중, "역사"와 치료 효과 사이의 델타를 볼 수 있습니다. 체중 증가율(선의 기울기)을 볼 수 있습니다. 또한 새가 나이가 들수록 효과가 다른 것처럼 보입니다.
나이별로 맞는 모델을 시도하겠습니다.
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.안녕,
응답해 주셔서 감사합니다.
우리당 318마리의 동물이 있었고, 매주 우리당 32마리의 새들의 무게를 쟀다. 이것은 체중 "체중" 열을 제공합니다.
테스트하려는 가설은 다음과 같습니다.
사료 형태(원형 대 사각형)가 성능(무게, FCR, 균일성, 체중 증가 및 사료 섭취량)에 영향을 줍니까?
사료 농도가 성능에 영향을 미칩니까(위와 같이).
세 가지 다른 수준(100, 80 및 60%)이 적용되었기 때문에 세 가지 농도 수준이 있습니다. 총 6가지 치료가 있었습니다:
1. 100% 농축 원형 펠릿
2. 100% 농축 사각 펠릿
3. 80% 농도 원형 펠렛
4. 80% 농도 사각 펠렛
5. 60% 농도 원형 펠릿
6. 60% 농도 사각 펠릿
이 설정으로 동일한 시도를 두 번 반복했으며 모든 것이 동일하게 유지되었습니다. 제가 측정하고 싶은 것은 두 실험을 합친 사료 형태와 농도가 닭의 성적에 미치는 영향을 실험 사이의 편차를 설명하는 것입니다. 요인이 성능에 영향을 미치는지 알고 싶습니다. 그렇다면 이것이 발생하는 연령은 언제입니까?
감사해요,
애비
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.Abbie, 실제적인 의미에 대해 아무것도 보지 못합니까? 얼마나 많은 체중 증가가 과학적 가치가 있습니까? 체중이라는 제목의 열이 표시되지 않으므로 열 체중이 체중이라고 가정합니까?
답변하려는 질문이 무엇인지 또는 조사 중인 가설이 무엇인지 잘 모르겠습니다. 체중 측정 방법을 잘 모르겠습니다. 나는 당신이 펜당 평균 무게를 계산하고 있는 것을 기억하는 것 같습니다...평균을 계산하려면 펜 내의 변화도 고려해야 합니다. 평균이 적절한 통계인지 확실하지 않습니까? 펜당 몇 마리의 동물이 있습니까? 정말 큰 동물 한 마리가 있고 나머지는 작은 동물이 있다면 평균은 중심 경향의 적절한 척도가 아닙니다.
내 생각 중 일부:
1. 동물이 나이가 들면 살이 찌는 것은 당연해 보입니다. 예상되는 체중 증가량은 얼마입니까? 또는 나이에 따른 체중 증가의 역사적 양은 얼마입니까?
2. 귀하의 질문도 마찬가지입니다. 사료의 농도나 형태가 체중 증가에 영향을 줍니까("정상적인" 체중 증가 이상)?
데이터를 플로팅하는 것은 좋은 시작 방법입니다. 펜으로 코드화한 시도 및 연령별 무게를 보여주는 간단한 차트를 첨부했습니다.
시험으로 구분된 체중 대 연령(일)
분명히 펜마다 차이가 있습니다(여기에는 체계적인 패턴이 있을 수 있습니다).
그 변화를 살펴봄(치료 내에서 농도나 형태에 영향을 받지 않음)
치료 내 체중의 R
그래서 명백한 연령 차이와 펜 간 차이가 있습니다. 당신이 조작한 요소들, 집중도, 형식 때문에 별로 없어 보인다. 이는 이러한 요소의 수준 설정 때문일 수 있습니다(일부 비선형 효과를 예측하지 않는 한 농도에 대해 3개 수준을 선택한 이유가 확실하지 않음) 또는 효과가 없습니다.
이 거대한 효과를 제거하기 위해 연령별로 적합 모델을 수행할 수 있습니다.
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.감사해요 @statman @DanP
JMP 파일을 첨부하고 제안된 변경 사항을 적용했습니다.
무작위 효과로 평가판과 펜을 사용하여 혼합 모델을 실행한 다음 데이터에서 형태, 농도, 연령, 형태 x 연령 및 농도 x 연령을 실행했습니다. 다른 모든 매개변수(균일성, FCR 등)는 응답 변수입니다.
나는 체중 데이터에 대해 이것을 실행했고 분석은 이제 나에게 의미가 있습니다. 체중에 대해 해석하는 것이 맞습니까?
Age x Form을 제외한 모든 것의 상당한 영향이 있었습니다. 두 가지 무작위 효과 중 "펜"은 유의미한 효과가 있었지만 "시험"은 그렇지 않았습니다.
내 분석이 정확하고 이것이 반복 측정 분석이 아니라 취해야 할 올바른 접근 방식입니까? 추천하고 싶은 추가 분석이 있습니까?
감사합니다
애비
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.반향 Dan, JMP 파일을 첨부하지 않는 이유는 무엇입니까? Excel 파일에는 간략한 설명으로 정의되지 않은 여러 열이 있습니다. 각 열을 정의해야 합니다(x 또는 y인 경우). 각 응답 변수에 대해 과학적 관점(실제적 중요성)에서 지표의 변화가 얼마나 중요한지 제공해야 합니다.
그 후에 우리는 기꺼이 살펴볼 것입니다.
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.귀하의 질문에 제 의견을 제시하기 전에 귀하의 데이터를 매우 간략하게 살펴보고 몇 가지를 알아차렸습니다.
먼저 데이터를 JMP로 가져옵니다! Excel 파일도 좋지만 특히 분석과 관련하여 JMP 파일이 더 좋습니다! 
피드 형식이 2개 이상인 것으로 나타났습니다. PRILL과 POWDER도 있습니다. 이는 "추가" 유형의 시도처럼 보이며, 이는 원래 디자인의 일부가 아님을 의미합니다. 어쨌든 해당 양식에 많은 데이터가 없기 때문에 테이블에서 이러한 행을 제거한다고 가정하겠습니다.
프릴과 파우더가 제거되면 치료 컬럼이 필요하지 않습니다. 농도와 형식의 조합입니다. 따라서 Concentration과 Form을 사용하는 것만으로도 치료가 중복되고 필요하지 않습니다.
무작위 효과는 레벨 선택이 더 큰 세트에서 무작위로 선택되는 효과입니다. 펜이 무작위로 나올 것 같습니다. 다양한 펜이 있으며 이러한 시도에 사용되는 펜은 무작위로 선택됩니다.
시련은 나에게 무작위 효과처럼 들립니다. 확실히 더 많은 트레일을 할 수 있으므로 실행한 두 트레일은 더 큰 세트에서 "선택"됩니다.
당신은 당신의 분석이 이치에 맞지 않는다고 진술합니다. JMP 파일에 분석 내용을 제공하고 이해가 되지 않는 항목에 대한 보다 구체적인 질문을 제공하면 커뮤니티에서 훨씬 더 많은 도움을 받을 수 있습니다.
Re: 두 번의 시도에서 데이터를 결합합니다.죄송합니다. 잘못된 파일이 첨부되었습니다. 대신 이것을 사용하십시오.
감사합니다.
애비
