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Vergleich der Mortalität / Überlebensrate unter den Behandlungen

Was ist die beste Methode, um Daten zur prozentualen Mortalität oder zum prozentualen Überleben (100 Mortalität) zu analysieren? Ich stelle einen Scheindatensatz zur Verfügung. Ich lege 20 Tiere in einen Käfig und am Ende der Studie zähle ich die Anzahl der lebenden Tiere und der Unterschied zu 20 sind die toten Tiere. Das experimentelle Design ist ein vollständiges randomisiertes Blockdesign und ich möchte Block entweder als zufälligen Effekt, als Kovariable oder als anderen Vorschlag verwenden. Der Zeitpunkt des Todes ist nicht wichtig und daher habe ich Schwierigkeiten, die JMP-Überlebenstools zu verwenden. Ich möchte wissen, ob es einen statistischen Unterschied in der Mortalität oder Überlebensrate (in Prozent) zwischen den drei Behandlungen gibt. Wenn ich von Hand berechne, ist das Überleben_%: Kontrolle = 97%, Arzneimittel = 88%, Placebo = 79,5%; und somit ist Mortalität_%: Kontrolle = 3%, Arzneimittel = 12%, Placebo = 20,5%.

Bitte geben Sie schrittweise Anweisungen (z. B. Analysieren> Modell anpassen> usw.) oder Bilder an.

Vielen Dank,

 

Cage Block Treatment Initial_count Final_count Survival_% Todesfälle Mortalität_%
1 1 Medikament 20 20 100 0 0
2 1 Kontrolle 20 19 95 1 5
3 1 Placebo 20 16 80 4 20
4 2 Placebo 20 17 85 3 15
5 2 Medikament 20 16 80 4 20
6 2 Steuerung 20 20 100 0 0
7 3 Kontrolle 20 19 95 1 5
8 3 Placebo 20 15 75 5 25
9 3 Medikament 20 18 90 2 10
10 4 Placebo 20 14 70 6 30
11 4 Steuerung 20 20 100 0 0
12 4 Medikament 20 19 95 1 5
13 5 Placebo 20 15 75 5 25
14 5 Kontrolle 20 20 100 0 0
15 5 Medikament 20 17 85 3 15
16 6 Medikament 20 18 90 2 10
17 6 Placebo 20 17 85 3 15
18 6 Steuerung 20 20 100 0 0
19 7 Placebo 20 16 80 4 20
20 7 Medikament 20 18 90 2 10
21 7 Steuerung 20 20 100 0 0
22 8 Medikament 20 17 85 3 15
23 8 Placebo 20 16 80 4 20
24 8 Kontrolle 20 19 95 1 5
25 9 Steuerung 20 18 90 2 10
26 9 Medikament 20 17 85 3 15
27 9 Placebo 20 16 80 4 20
28 10 Placebo 20 17 85 3 15
29 10 Medikament 20 16 80 4 20
30 10 Kontrolle 20 19 95 1 5

AnalytikBetreff: Vergleich der Mortalität / Überlebensrate unter den Behandlungen

Dieser Fall ist eine klassische Anwendung der Probit-Analyse.

 

1. Wählen Sie Analysieren> Modell anpassen.
2. Wählen Sie Initial Count und Final Count (in dieser Reihenfolge) und klicken Sie dann auf Y.
3. Wählen Sie die anderen Datenspalten aus, die Sie als Faktoren verwenden möchten, und klicken Sie auf Hinzufügen.
4. Klicken Sie auf Persönlichkeit und wählen Sie Generalisiertes lineares Modell.
5. Klicken Sie auf Verteilung und wählen Sie Binomial.
6. Klicken Sie auf Link und wählen Sie Probit.
7. Klicken Sie auf Ausführen.

 

Das sollte es tun.

 

Ich muss sagen, dass dieser Prozess rückwärts ist: Sammeln Sie die Daten und entscheiden Sie dann über die Analyse. Die Wahl der Analyse sollte die Datenerfassung bestimmen.

 

Hoffe, dass diese Anleitung hilft!

Betreff: Vergleich der Mortalität / Überlebensrate unter den Behandlungen

@markbailey Danke für den Vorschlag. Leider funktioniert es nicht, ich habe die Binomialverteilung mit nicht erfolgreichen Ergebnissen ausprobiert; Es akzeptiert keine Zufallsvariable oder Kovariable. Bitte versuchen Sie, den von mir bereitgestellten Scheindatensatz zu verwenden, um festzustellen, ob Sie einen Vorschlag finden können. Prost,

Betreff: Vergleich der Mortalität / Überlebensrate unter den Behandlungen

Du hast Recht. Die GLM-Plattform akzeptiert keine Bedingungen für zufällige Effekte. Die JMP Pro Mixed Model-Plattform akzeptiert keine nicht normalen Fehlerverteilungen.