Repetidas frente a réplicas frente a múltiples observaciones y anidamientoHola comunidad JMP,
He estado trabajando en un conjunto de datos biológicos donde necesito ayuda sobre qué modelo debo usar para analizar mis datos. Hay 2 cepas diferentes de ratones (2 ratones por cepa) y a 1 pata de cada ratón se le ha dado el tratamiento 1, a la otra pata del mismo ratón se le ha dado el tratamiento 2. Tomé de 2 a 5 mediciones durante mi experimento (composición química) por pata de cada ratón. Estoy interesado en usar un modelo mixto para comparar los medios de composición química entre cada cepa dentro de un tratamiento y entre tratamientos dentro de una cepa de ratón. Aquí hay un ejemplo de conjunto de fechas de tabla JMP.
En particular, no quiero promediar las múltiples observaciones, en aras de hacer uso de la variabilidad dentro de la muestra en mis estadísticas. Por lo tanto, busco un método en el que pueda comparar medios, sin perder la información que obtengo al hacer múltiples observaciones, pero tampoco quiero considerar cada observación como una observación o muestra independiente.
Utilizo esta tabla en particular y voy a modelo de ajuste> modelo mixto> luego tengo la cantidad de mineral como una variable, efecto fijo como cepa, condición de tratamiento, condición de tratamiento de cepa *, efecto aleatorio como número de ratón. No hago ningún anidamiento y medidas repetidas. ¿Debería considerar alguno?
¡Gracias por su ayuda!
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoYa sea que use las observaciones individuales o la observación media, determina el significado de los errores. Esta interpretación es importante en cualquier prueba de hipótesis que utilice, como la F razón para todo el modelo en el análisis de varianza o el t relación para una estimación de parámetro. Los errores representan la variación aleatoria en la respuesta que ocurre cuando no cambias las condiciones o cuando regresas a la misma condición. Proporcionan un punto de referencia para evaluar los efectos cuando cambian las condiciones. ¿Cuánto del efecto se debe a la nueva condición y cuánto es solo un cambio aleatorio que ocurriría de todos modos?
Dado que está investigando el efecto de la tensión y el tratamiento del ratón, el término de error idealmente debería representar la acumulación de todas las perturbaciones (suma) asociadas con cualquier ejecución. Esa es una sola observación. Si repite la ejecución completa, no solo realiza otra medición, esa ejecución es una réplica. Si no repite la ejecución pero realiza otra medición, entonces eso no es replicación.
Parece que realizó varias medidas dentro de cada ejecución debido a la preocupación por la precisión de la medición (sesgo + precisión). Es decir, ¡no sacrificaste un ratón más de una vez! En ese caso, modelaría la respuesta media.
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoNo estoy seguro de lo que quieres decir con apilados? Los puntos de datos repetidos se pueden analizar en cuanto a consistencia y variabilidad. Una vez que esté satisfecho con eso, puede elegir cómo representar esos puntos de datos. Como promedio, desviación estándar, varianza, etc. o más, la estadística de resumen. Deberá resumirlos para evaluar los otros componentes del estudio. No son grados de libertad adicionales.
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoGracias MarkBailey y Statman.
Sí, he estado pensando en la distribución de estas múltiples medidas, algunas de ellas fueron valores atípicos (si la medida proviene de una aspereza natural en el hueso como un vacío, grieta, etc., eso puede dar lugar a valores atípicos). Estos no son los datos reales/reales (perdón, olvidé mencionarlo antes).
Así que lo que he entendido hasta ahora es:
1) El modelo mixto solo asume que el error aleatorio es uniforme para todas las muestras
2) No hay anidación en este modelo ya que cada ratón de cada cepa recibe ambos tratamientos.
3) El hecho de que las mediciones para las dos condiciones de tratamiento sean dependientes se soluciona al designar el número de ratón como un efecto aleatorio (bloqueo)
Tengo una última pregunta:
¿Cuál sería la diferencia entre ejecutar las pruebas de datos con cada observación apilada versus la prueba de datos donde tomo la media para cada muestra? ¿Qué método debo usar?
¡Gracias!
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoOlvidé agregar... No tengo idea de cuánto cambio en los asuntos de Y. Si la variación que ve arriba es pequeña en comparación con el significado práctico, puede que no importe.Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoTienes una interesante variación de medidas. Particularmente donde hay algunos "puntos de datos inusuales" o variabilidad de causa especial. Es posible que desee mirarlos antes de ir demasiado lejos (en términos de análisis) con los promedios.
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamiento"Puedes ver mucho con solo mirar".
Como sugiere la trama, no hay nada que encontrar para la cantidad de mineral.
La cantidad de carbonatación, por otro lado, muestra algunos efectos fijos.
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamientoSolo agregando a lo que Mark ya ha dicho y ha brindado orientación. Las múltiples medidas tomadas en un corto período de tiempo están anidadas y son potencialmente una buena estimación del error de medición. Primero miraría esas medidas. ¿Tienen sentido? Una gráfica simple de los datos ayudará. ¿Cuánta variación hay? ¿Es consistente la variación? ¿Hay alguna medida inusual? ¿Es un promedio una buena estimación de esas medidas? (promediar reducirá el error de medición)
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamiento¡Gracias por responder mis preguntas!
- El modelo mixto que propone solo asume que cada observación está muestreando el mismo error aleatorio. Representa la variación desde sacrificar el ratón, cosechar la pata, etc., hasta el error de medición. Es decir, los errores se pueden agrupar en un solo componente de varianza. Su modelo es una declaración de que no espera que la población de errores varíe ratones. Otra forma de decirlo es que está muestreando la misma población de errores independientemente del mouse.
- Bueno, el número de ratón actúa como un factor de bloqueo con un efecto aleatorio, por lo que su modelo propuesto debería ser correcto. Además, los niveles de los factores en las columnas de datos de los factores deben indicar las condiciones compartidas. Sus factores están cruzados, no anidados. Es decir, hoy en día, la Cepa 1 es siempre la Cepa 1. La cepa 1 no es algo diferente en cada ratón o tratamiento. De manera similar, el Tratamiento 1 es siempre el mismo tratamiento, independientemente de la cepa de ratón. Los factores que están realmente anidados se pueden analizar con JMP indicando el anidamiento específico para cada término en el modelo. Sus medidas están bloqueadas por el número de ratón.
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamiento¿Cuál es la naturaleza de las mediciones repetidas? ¿Por qué midió la sustancia química más de una vez? - la medición se ha tomado más de una vez, ya que es una técnica de imagen a microescala, que es muy sensible a la rugosidad de la superficie de la muestra del hueso (extraído después de sacrificar los ratones). Para evitar errores derivados de la variación en la muestra, hice varias medidas, por lo que tengo una distribución de valores para comparar entre muestras.
¿Se toman las medidas cercanas en el tiempo? ¿Se toman las medidas durante un período de tiempo? ¿Se registra el tiempo para que pueda modelarse y probarse como otro efecto fijo? - Todas las mediciones múltiples no son sensibles al tiempo, están separadas por solo 1 minuto (la cantidad de tiempo que le toma al instrumento tomar una sola medición y pasar al siguiente punto en la superficie de la muestra, que está a menos de 10 micrones de distancia).
Supongo que las dos mayores preocupaciones que tengo son:
1) Si hago un modelo mixto, ¿cómo me aseguro de que el modelo no considere cada medición individual como una única muestra independiente?
2) ¿Cómo me aseguro de tener en cuenta el hecho de que las medidas para el tratamiento 1 y el tratamiento 2 provienen del mismo ratón?
¡Gracias!
Re: Observaciones repetidas, réplicas, múltiples y anidamiento¿Cuál es la naturaleza de las mediciones repetidas? ¿Por qué midió la sustancia química más de una vez? ¿Se toman las medidas cercanas en el tiempo? ¿Se toman las medidas durante un período de tiempo? ¿Se registra el tiempo para que pueda modelarse y probarse como otro efecto fijo?
Su modelo tiene sentido y el uso de las medidas individuales tiene sentido, dependiendo de cómo responda estas preguntas.
