Analítica¡Hola!
Soy completamente nuevo tanto en JMP como en estadísticas y me gustaría recibir ayuda para analizar algunos datos (ver archivo adjunto).
Trabajo como microbiólogo y he teñido las bacterias de 4 fermentaciones diferentes en 2 portaobjetos de vidrio diferentes para cada fermentador. Las manchas dan como resultado estructuras celulares coloreadas, de las cuales tomé dos fotos por portaobjetos de vidrio. Ahora me gustaría saber:
1) Si las diferencias en las cantidades de estructuras celulares teñidas en las fotos dependen del fermentador (A / B / C / D) o simplemente dependen del portaobjetos de vidrio.
2) Si las diferencias en la cantidad total de estructuras teñidas entre fermentadores son significativas.
¿Cómo puedo hacer esto en JMP? Estoy muy agradecido por cualquier ayuda!
Atentamente,
Ulrika
AnalíticaRe: AnalyticsSolo tengo que decir que esta práctica común de realizar el estudio y luego considerar el análisis es arriesgado. Es al revés. ¡La única manera de asegurarse de que los datos provenientes del estudio respaldarán el análisis es comenzar con el análisis en mente!
Las imágenes son el nivel más bajo ' unidad experimental 'y así no entrar directamente en el análisis. Se utilizarán para estimar el error experimental que se utiliza en cualquier prueba de hipótesis. Las diapositivas son el siguiente nivel de unidad experimental e ingresan al modelo como ' efecto aleatorio . ' Entonces, realmente tiene un Fermentador categórico con cuatro niveles y otro Diapositiva categórica de factor categórico (anidado) con dos niveles. Supongo que estos son los únicos cuatro fermentadores, por lo que desea saber acerca de los efectos fijos (por ejemplo, es la respuesta para el fermentador A más alta que la de los otros). Esta situación se maneja fácilmente mediante un 'análisis de varianza bidireccional'.
Acabo de mirar tu tabla de datos. Parece que se importó de una hoja de cálculo quizás porque faltan las propiedades de columna esperadas que crea JMP cuando diseña el experimento con JMP. Además, la clasificación eliminó la posibilidad de verificar la independencia de los errores para verificar el supuesto del modelo de regresión. La clasificación también plantea la pregunta de cómo realizó realmente el estudio: ¿está completamente al azar o se cambiaron algunos factores con menos frecuencia? Esa respuesta hace una gran diferencia en el análisis.
Aquí está el resultado de tal modelo:
No parece haber una diferencia significativa entre los fermentadores o los portaobjetos. Adjunté la tabla de datos modificados y la secuencia de comandos guardada para el cuadro de diálogo Ajustar modelo y la plataforma Fit Least Squares.
Re: AnalyticsAñadiendo a @markbailey Excelente consejo, aquí hay algunas cosas en las que pensar:
1) ¿Qué tanto de un cambio en la variable de respuesta (Estructuras de color) es de importancia práctica? ¿Cuál es el incremento de cambio más pequeño que le interesa o sería de interés científico?
2) Las imágenes pueden considerarse componentes del sistema de medición. ¿Qué se hace con las fotos? ¿Cómo se cuantifica la respuesta de las imágenes?
3) Aquí hay un gráfico de variabilidad para el conjunto de datos:
Como puede ver, hay una gran variabilidad dentro de la diapositiva s 4 y 8 (¿es este error de medición?). Esto finalmente tendrá un gran efecto en cualquier análisis cuantitativo. Esto probablemente dificultará la detección de la variabilidad de fermentador a fermentador.
Re: AnalyticsMuchas gracias @markbailey ¡para su ayuda! Realmente me hiciste ver mis datos de una manera diferente. El recuento de las estructuras de color de las imágenes se realizó manualmente, pero las imágenes fueron codificadas por mi colega para evitar cualquier sesgo. La tinción, que dio como resultado los diferentes portaobjetos, se realizó en dos portaobjetos al mismo tiempo a partir de un fermentado. Luego se realizó la tinción de dos portaobjetos más, pero para otro fermentado y así sucesivamente. Sí, los datos se importaron de una hoja de Excel.
Analizaré lo que has escrito aquí y también leeré un poco más sobre estadísticas. ¡Gracias de nuevo por la ayuda!
Atentamente,
Ulrika
Re: AnalyticsMuchas gracias @statman para su aporte!
No estoy seguro h Ahora, un gran cambio en la variable de respuesta es de importancia práctica. Preferiría ver mayores diferencias entre los fermentadores que lo que obtuve 
. Gracias por la buena trama! Deja más claro que probablemente no pueda ver ninguna diferencia con este experimento.
Atentamente,
Ulrika
