변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?안녕하세요 여러분!
누군가가 나를 도울 수 있는지 궁금합니다. 저는 다양한 품질 특성, 다양한 살균제 및 농도를 사용하여 일정 기간 동안 미생물의 불활성화를 조사하는 일부 데이터를 분석하려고 합니다.
첫째, 내 변수에 가장 적합한 열 필터를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 두 가지 다른 소독제(A와 
, 3가지 수준의 물 특성(낮음, 중간, 높음) 및 0, 15, 30, 60초의 시간 간격이 있습니다. 살균제 A에는 6가지 농도가 있고, 살균제 B에는 4가지 농도가 있습니다.물의 특성을 순서형 수치변수로 만들었습니다. 농도와 시간 간격은 수치 연속형입니까 아니면 순서형입니까?
또한 표준 최소 제곱 테스트를 실행하면 내 값 중 일부가 0이고 내 모델에 효과가 없다는 메시지가 나타납니다. 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 제안 사항이 있는 사람이 있습니까?
매우 감사합니다!
데이터 혼합 및 정리Re: 변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?정말 감사합니다. 정말 감사합니다!
Re: 변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?안녕,
가능한 접근 방식 중 하나는 Sanitizer, LOG(농도 + 1), COD 수준과 각 시점의 모든 상호 작용을 통합하는 표준 최소 제곱 모델을 실행하는 것이라는 점을 언급하는 것을 잊었습니다. 적어도 시간 = 0:15에서는 잔차 분포가 정규 분포에 가깝습니다. 시간 > 0:15에서는 상황이 조금 더 까다로워집니다.
최상의,
TSRe: 변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?안녕,
데이터를 공유해 주셔서 감사합니다.
변수와 "로그(인구)" 결과(이것이 올바른 결과인지에 대한 최선의 추측)의 관계를 시각적으로 빠르게 살펴보면 살균제, 농도 및 시간이 결과에 미치는 명확한 영향을 알 수 있습니다. COD 수준의 효과는 덜 명확하지만 존재할 수 있습니다.
아래 그림은 평균과 표준편차를 계산하기 위해 반복실험이 사용된 곳입니다. 참고로 시간 = 0:00 x COD 수준 = 높음은 데이터에 문제가 있을 수 있음을 보여줍니다. 농도 = 90의 지점이 정확하지 않을 수 있습니다.
결과가 농도 및 시간과 명확한 로지스틱 관계를 보여준다는 점을 고려하면 데이터를 올바르게 분석하기 위해 더 고급 전문 지식을 찾아야 할 수도 있습니다. 표준 최소 제곱 평균 모델(선형)은 잔차 분포가 농도에서 상당히 벗어나기 때문에 적합하지 않습니다. 정규 분포(이 모델의 주요 가정)
저는 귀하의 기대에 부응할 데이터 변환이나 모델링 접근 방식을 찾으려고 노력할 것입니다. 그동안 정규 분포 잔차 기준을 충족하지 않는 생물학적 반응(예: 로지스틱) 모델링에 대해 구체적으로 묻는 새 문의를 게시판에 게시할 수 있습니다.
좀 더 구체적인 도움을 드리지 못해 죄송합니다.
최상의,
TS
Re: 변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?안녕하세요,
내 질문은 소독제, 농도, 시간 또는 수질이 미생물 비활성화에 영향을 미치는가입니다. 미생물 불활성화에 가장 큰 영향을 미치는 요인이 무엇인지 궁금합니다.
농도와 시간이 증가함에 따라 미생물 불활성화도 증가할 것이며 수질이 악화됨에 따라 미생물 불활성화도 감소할 것으로 가정합니다.
아래에 내 데이터의 스냅샷을 포함시켰습니다.
당신의 도움에 감사드립니다.
Re: 변수에 열 필터를 할당했는데 왜 LS 평균이 0이 되나요?안녕,
제한된 정보를 제공하면서 매우 광범위한 질문을 하고 있습니다. JMP(또는 다른 분석 소프트웨어)에서 분석을 수행하기 전에 가장 먼저 파악해야 할 것은 질문이 무엇인지, 가정이 무엇인지입니다. 이는 실험의 기술적 성격과 더 관련이 있고 최종적으로 사용할 통계 도구와는 관련이 적습니다. 이 첫 번째 단계에 접근하는 한 가지 방법은 실험 요인과 데이터의 개별 관계를 포함하여 데이터를 그래픽으로 탐색하는 것입니다. 모든 변수에 따른 미생물 불활성화 데이터 플롯을 살펴보셨나요? JMP 그래프 빌더의 좋은 점은 여러 변수를 쉽게 중첩하여 데이터에 차이가 있는지 알아낼 수 있다는 것입니다.
귀하가 묻는 두 번째 일반적인 고려 사항은 변수의 모델링 형식입니다(실제로 "필터링"을 의미한 것은 아닙니다). 여기서도 해결해야 할 질문에 따라 다릅니다. 일반적으로 연속형 변수(예: 시간, 집중력, 물리적 측정값)가 있는 경우 모델에 최고의 검정력을 제공하는 수치형 연속형으로 유지하는 것이 가장 좋습니다. 순서형 모델링은 일반적으로 순위가 명확하지만 각 범주의 간격이 다르거나 불분명할 수 있는 범주형 변수(예: 사용자 선호도, 질적 평가)에 사용됩니다.
마지막으로, 기밀 또는 독점 데이터가 아닌 경우 데이터를 공유할 수 있습니까? 이는 나와 다른 이사회 구성원이 귀하의 문제에 대한 최선의 접근 방식을 찾는 데 도움이 될 것입니다.
최상의,
TS
