治療間の死亡率/生存率の比較パーセント死亡率またはパーセント生存率（100死亡率）データを分析する最良の方法は何ですか？私は模擬データセットを提供しています。私はケージに20匹の動物を置き、調査の最後に生きている動物の数を数えます。20匹との違いは死んだ動物です。実験計画は完全なランダム化ブロック計画であり、ランダム効果、共変量、またはその他の提案としてブロックを使用したいと思います。死の時間は重要ではないので、私はJMPサバイバルツールを使用するのに苦労しています。3つの治療法の間で死亡率または生存率（パーセント）に統計的な違いがあるかどうかを知りたい。私が手作業でsurvival_％を計算すると、Control = 97％、Drug = 88％、Placebo = 79.5％、したがって、mortality_％は、Control = 3％、Drug = 12％、Placebo = 20.5％です。
ステップバイステップの説明（例：分析>モデルの適合>など）または写真を提供してください。
おかげで、
ケージブロックの治療Initial_count Final_count Survival_％死亡死亡率_％
1 1薬物20 20100 0 0
2 1コントロール20 19 95 1 5
3 1プラセボ20 16 80 4 20
4 2プラセボ20 17 85 3 15
5 2薬20 16 80 4 20
6 2コントロール20 20100 0 0
7 3コントロール20 19 95 1 5
8 3プラセボ20 15 75 5 25
9 3薬物20 18 90 2 10
10 4プラセボ20 14 70 6 30
11 4制御20 20 100 0 0
12 4薬物20 19 95 1 5
13 5プラセボ20 15 75 5 25
14 5コントロール20 20100 0 0
15 5薬物20 17 85 3 15
16 6薬物20 18 90 2 10
17 6プラセボ20 17 85 3 15
18 6制御20 20 100 0 0
19 7プラセボ20 16 80 4 20
20 7薬物20 18 90 2 10
21 7制御20 20 100 0 0
22 8薬物20 17 85 3 15
23 8プラセボ20 16 80 4 20
24 8コントロール20 19 95 1 5
25 9コントロール20 18 90 2 10
26 9薬物20 17 85 3 15
27 9プラセボ20 16 80 4 20
28 10プラセボ20 17 85 3 15
29 10薬物20 16 80 4 20
30 10コントロール20 19 95 1 5
分析Re：治療間の死亡率/生存率の比較このケースは、「プロビット分析」の古典的なアプリケーションです。
- [分析]> [モデルの適合]を選択します。
- [初期数]と[最終数]を（この順序で）選択し、[Y]をクリックします。
- 因子として使用する他のデータ列を選択して、「追加」をクリックします。
- [パーソナリティ]をクリックし、[一般化線形モデル]を選択します。
- [配布]をクリックし、[二項]を選択します。
- [リンク]をクリックして、[Probit]を選択します。
- 「実行」をクリックします。
それでうまくいくはずです。
このプロセスは逆であると言わざるを得ません。データを収集してから分析を決定します。分析の選択により、データ収集が決まります。
これらの指示がお役に立てば幸いです！
Re：治療間の死亡率/生存率の比較 @ markbailey＃@ markbailey＃ 提案ありがとうございます。残念ながらそれはうまくいきません、私は二項分布を試みましたが成功しませんでした。ランダム変数または共変数を受け入れません。私が提供した模擬データセットを使用して、提案が見つかるかどうかを確認してください。乾杯、
Re：治療間の死亡率/生存率の比較あなたは正しいです。GLMプラットフォームは、変量効果の条件を受け入れません。JMP Pro Mixed Modelプラットフォームは、非正規のエラー分布を受け入れません。
