Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungHallo JMP-Gemeinde,
Ich habe an einem biologischen Datensatz gearbeitet, bei dem ich Hilfe benötige, welches Modell ich zur Analyse meiner Daten verwenden soll. Es gibt 2 verschiedene Mäusestämme (2 Mäuse pro Stamm) und 1 Bein jeder Maus wurde mit Behandlung 1 behandelt, das andere Bein derselben Maus wurde mit Behandlung 2 behandelt. Ich habe während meines Experiments 2-5 Messungen (chemische Zusammensetzung) pro Bein jeder Maus vorgenommen. Ich interessiere mich für die Verwendung eines gemischten Modells, um Mittelwerte der chemischen Zusammensetzung zwischen jedem Stamm innerhalb einer Behandlung und zwischen Behandlungen innerhalb eines Mausstamms zu vergleichen. Hier ist ein Beispiel für einen JMP-Tabellendatensatz.
Ich möchte die mehreren Beobachtungen nicht besonders mitteln, um die In-Sample-Variabilität in meinen Statistiken zu nutzen. Daher suche ich nach einer Methode, mit der ich Mittel vergleichen kann, ohne die Informationen zu verlieren, die ich durch mehrere Beobachtungen erhalte, aber auch nicht jede Beobachtung als unabhängige Beobachtung oder Stichprobe betrachten möchte.
Ich verwende diese spezielle Tabelle und gehe zu Modell anpassen> gemischtes Modell> dann habe ich die Mineralmenge als beliebige Variable, einen festen Effekt als Stamm, Behandlungsbedingung, Stamm * Behandlungsbedingung, zufälligen Effekt als Mauszahl. Ich mache keine Verschachtelungen und wiederholten Takte. Sollte ich welche in Betracht ziehen?
Ich danke Ihnen für Ihre Hilfe!
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungOb Sie die einzelnen Beobachtungen oder die mittlere Beobachtung verwenden, bestimmt die Bedeutung der Fehler. Diese Interpretation ist wichtig für alle Hypothesentests, die Sie verwenden, wie z F Verhältnis für das gesamte Modell in der Varianzanalyse oder der T Verhältnis für eine Parameterschätzung. Die Fehler stellen die zufällige Variation in der Antwort dar, die auftritt, wenn Sie die Bedingungen nicht ändern oder wenn Sie zu derselben Bedingung zurückkehren. Sie bieten einen Maßstab für die Bewertung der Auswirkungen, wenn sich die Bedingungen ändern. Wie viel des Effekts ist auf die neue Bedingung zurückzuführen und wie viel davon ist nur eine zufällige Änderung, die ohnehin passieren würde?
Da Sie die Wirkung von Belastung und Behandlung der Maus untersuchen, sollte der Fehlerterm idealerweise die Akkumulation aller Störungen (Summe) darstellen, die mit einem Lauf verbunden sind. Das ist eine einzige Beobachtung. Wenn Sie den gesamten Lauf wiederholen und nicht nur eine weitere Messung durchführen, ist dieser Lauf eine Wiederholung. Wenn Sie den Lauf nicht wiederholen, sondern eine weitere Messung durchführen, handelt es sich nicht um eine Replikation.
Anscheinend haben Sie in jedem Durchlauf mehrere Messungen durchgeführt, weil Sie Bedenken hinsichtlich der Messgenauigkeit haben (Bias + Präzision). Das heißt, Sie haben nicht mehr als einmal eine Maus geopfert! In diesem Fall würde ich die mittlere Antwort modellieren.
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungIch bin mir nicht sicher, was du mit gestapelt meinst? Die Wiederholungsdatenpunkte können auf Konsistenz und Variabilität analysiert werden. Sobald Sie damit zufrieden sind, können Sie auswählen, wie diese Datenpunkte dargestellt werden sollen. Als Durchschnitt, Standardabweichung, Varianz usw. oder mehr als eine zusammenfassende Statistik. Sie müssen diese zusammenfassen, um die anderen Komponenten der Studie zu bewerten. Sie sind keine zusätzlichen Freiheitsgrade.
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungDanke MarkBailey und Statman.
Ja, ich habe über die Verteilung dieser mehreren Messungen nachgedacht, einige von ihnen waren Ausreißer (wenn die Messung von einer natürlichen Unebenheit im Knochen wie einer Lücke, einem Riss usw. stammt, kann dies zu Ausreißern führen). Dies sind nicht die tatsächlichen/realen Daten (Entschuldigung, ich habe vergessen, früher zu erwähnen).
Also was ich bis jetzt verstanden habe ist:
1) Das gemischte Modell geht nur davon aus, dass der zufällige Fehler für alle Stichproben einheitlich ist
2) In diesem Modell gibt es keine Verschachtelung, da jede Maus aus jedem Stamm beide Behandlungen erhält
3) Der Tatsache, dass die Messungen für die beiden Behandlungsbedingungen abhängig sind, wird Rechnung getragen, indem die Mauszahl als zufälliger Effekt bezeichnet wird (Blockierung).
Ich habe noch eine letzte Frage:
Was wäre der Unterschied beim Ausführen der Tests für Daten, bei denen jede einzelne Beobachtung gestapelt ist, im Vergleich zu einem Test für Daten, bei dem ich für jede Stichprobe den Mittelwert nehme? Welche Methode soll ich verwenden?
Danke schön!
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungIch habe vergessen hinzuzufügen ... Ich habe keine Ahnung, wie sehr sich die Y-Angelegenheiten geändert haben. Wenn die oben angezeigte Variation im Vergleich zur praktischen Bedeutung gering ist, spielt dies möglicherweise keine Rolle.Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungSie haben eine interessante Messvariation. Insbesondere dort, wo es einige „ungewöhnliche Datenpunkte“ oder Variabilität aufgrund besonderer Ursachen gibt. Vielleicht möchten Sie sich diese ansehen, bevor Sie (analytisch) mit den Durchschnittswerten zu weit gehen.
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und Verschachtelung"Man kann viel sehen, wenn man nur hinschaut."
Wie die Handlung vermuten lässt, ist für die Mineralmenge nichts zu finden.
Die Kohlensäuremenge hingegen zeigt einige feste Effekte.
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungNur eine Ergänzung zu dem, was Mark bereits gesagt und Anleitung gegeben hat. Die mehreren Messungen, die in einem kurzen Zeitraum durchgeführt werden, sind tatsächlich verschachtelt und sind eine potenziell gute Schätzung des Messfehlers. Ich würde zuerst auf diese Maßnahmen schauen. Sind sie sinnvoll? Ein einfacher Plot der Daten hilft dabei. Wie viel Abwechslung gibt es? Ist die Variation konsistent? Gibt es ungewöhnliche Maße? Ist ein Durchschnitt eine gute Schätzung dieser Maßnahmen? (Durch Mittelung wird der Messfehler reduziert)
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungVielen Dank für die Beantwortung meiner Fragen!
- Das von Ihnen vorgeschlagene gemischte Modell geht nur davon aus, dass jede Beobachtung den gleichen zufälligen Fehler abtastet. Es repräsentiert die Variation vom Opfern der Maus, dem Ernten des Beins und so weiter bis hin zum Messfehler. Das heißt, die Fehler lassen sich zu einer einzigen Varianzkomponente zusammenfassen. Ihr Modell ist eine Aussage, dass Sie nicht erwarten, dass die Fehlerpopulation bei Mäusen variiert. Eine andere Möglichkeit, es auszudrücken, ist, dass Sie unabhängig von der Maus dieselbe Population von Fehlern abtasten.
- Nun, die Mauszahl wirkt wie ein Blockierungsfaktor mit zufälligem Effekt, sodass Ihr vorgeschlagenes Modell korrekt sein sollte. Darüber hinaus sollten die Faktorstufen in Ihren Faktordatenspalten die gemeinsamen Bedingungen angeben. Ihre Faktoren sind gekreuzt, nicht verschachtelt. Das heißt, Strain 1 ist heute immer Strain 1. Stamm 1 ist nicht bei jeder Maus oder Behandlung etwas anderes. In ähnlicher Weise ist Behandlung 1 immer die gleiche Behandlung, unabhängig davon, welcher Mausstamm. Wirklich verschachtelte Faktoren können mit JMP analysiert werden, indem die spezifische Verschachtelung für jeden Term im Modell angegeben wird. Ihre Messungen werden per Mausnummer blockiert.
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungWas ist die Natur der wiederholten Messungen? Warum haben Sie die Chemikalie mehr als einmal gemessen? - Die Messung wurde mehr als einmal durchgeführt, da es sich um eine bildgebende Technik im Mikromaßstab handelt, die sehr empfindlich auf die Rauheit der Probenoberfläche des Knochens reagiert (extrahiert nach dem Töten der Mäuse). Um Fehler zu vermeiden, die sich aus der Variation in der Stichprobe ergeben, habe ich mehrere Messungen durchgeführt, sodass ich eine Verteilung von Werten habe, die zwischen Stichproben verglichen werden können.
Werden die Messungen zeitnah durchgeführt? Werden die Messungen über einen bestimmten Zeitraum durchgeführt? Wird die Zeit aufgezeichnet, damit sie als weiterer feststehender Effekt modelliert und getestet werden kann? - Alle Mehrfachmessungen sind nicht zeitempfindlich, sie liegen nur 1 Minute auseinander (die Zeit, die das Instrument benötigt, um eine einzelne Messung durchzuführen und zum nächsten Punkt auf der Probenoberfläche zu gelangen, der weniger als 10 Mikrometer entfernt ist).
Ich denke, die beiden größten Bedenken, die ich habe, sind:
1) Wenn ich ein gemischtes Modell mache, wie stelle ich sicher, dass das Modell nicht jede einzelne Messung als eine einzelne unabhängige Stichprobe betrachtet?
2) Wie stelle ich sicher, dass ich der Tatsache Rechnung trage, dass die Messungen für Behandlung 1 und Behandlung 2 von derselben Maus stammen?
Danke schön!
Betreff: Wiederholt vs. Replikationen vs. Mehrfachbeobachtungen und VerschachtelungWas ist die Natur der wiederholten Messungen? Warum haben Sie die Chemikalie mehr als einmal gemessen? Werden die Messungen zeitnah durchgeführt? Werden die Messungen über einen bestimmten Zeitraum durchgeführt? Wird die Zeit aufgezeichnet, damit sie als weiterer fester Effekt modelliert und getestet werden kann?
Je nachdem, wie Sie diese Fragen beantworten, ist Ihr Modell sinnvoll und die Anwendung der einzelnen Maßnahmen sinnvoll.
