こんにちは、みんな、
私は生物医学博士課程の学生で、薬物治療の長さが異なると特定の細胞タイプが増加するという仮説を立てています（たとえば、PBS コントロールを治療 12 日目と治療 19 日目と比較）。 私は JMP pro12 を使用し、標準の最小二乗モデルを実行しました。 これをテストするために 2 つの実験を実行し、実験コードを変量効果として設定しました。 もう一つの効果は治療です。
固定効果検定 -> 効果の詳細 -> LS は差を意味します Tukeys HSD -> 順序差レポートを見て、治療法が大幅に異なるかどうかを確認しています。 固定効果検定では、prob>f 列に ap 値の代わりにドットがあり、Lower CL/Upper CL 列にもドットがあります。 したがって、p 値 (<0.0001) を信じるべきかどうかわかりません。
これは「収束に疑問があります: 反復を確認してください」エラーと関係があるのではないかと思います。
これを修正する方法を知っていますか? p 値を信頼して、すべてのグループ間に有意な差があると言えますか、それとも私のデータはこの検定に適していませんか?
どうもありがとう！
エマ
本当に助かりました、ありがとうございました。 JMP テクニカル サポートから次のような返信があり、私の質問に対する回答が得られたと思います。
こんにちは、エマさん
収束の失敗に関するご質問は、JMP テクニカル サポートに引き継がれました。
モデルを調べていると、いくつかのことに気づきました。
最後の反復では、Expt の分散成分推定値は負であり、変量効果をモデル化するための Expt 間の変動の十分な証拠がない可能性があることを示唆しています。
実際、データをプロットすると、Expt 間の違いを示す明白な証拠はないようです。 このグラフは、データ行が数行しかない治療の組み合わせの推定値の不確実性も強調しています。
これが不安定で解決策に収束しない原因だと思います。
モデル ダイアログで [無制限の分散成分] の選択を解除すると (VC を制限すると)、モデルは Expt 変量効果分散がゼロと推定される解に収束することに注意してください。
このモデルは、Expt ランダム効果を除去し、固定治療効果のみを当てはめたモデルと同等になります。 ここではそれが合理的なアプローチであると思います。
この情報がお役に立てば幸いです。 追加の質問がある場合、または説明が必要な場合はお知らせください。
ありがとう、
アダム・モリス
JMPテクニカルサポート
