2 가지 용량 반응 곡선에 대한 동등성 표시나는 첨부 된 데이터 세트에서 '측정'범주에서 '예측 됨'및 '수정 됨'이라고 언급 한 두 가지 용량 반응 곡선에 대한 동등성 테스트를 찾고 있습니다.
Specialized Modeling> Fit Curve with
Y = 매수 / µL
X = 매수 / µL (이론적)
그룹 = 측정
선형 피팅과 동등성을 테스트하면 기울기는 동일하지만 절편은 다릅니다. 나는 이것이 우리가 분석의 소음에 빠지기 때문이라고 생각합니다. 즉, 기울기가 갈라지는 지점이 있으며 95 % CI의 갈라지는 지점은 두 측정 값이 동일하다는 낮은 지점을 반영해야합니다.
이것을 얻기 위해 저는 Fit Y를 X로 플로팅했습니다.
Y = 사본 / µL
X = 사본 / µL (이론적) (공칭)
기준 = 측정
평균 및 SD 표 만들기> 결합 된 데이터 테이블로 만들기
결과 데이터 표에서 95 % CI 범위가 두 95 % CI 범위 내에서 발견되는 각 측정에 대한 평균에서 알 수 있듯이 95 % CI가 25에서 2.5 copy / µL 사이에서 차이가 나는 것을 볼 수 있습니다.
내 두 가지 질문은 1) 이것이 유효한 접근 방식이며 그렇다면 2) 분기점을 어떻게 예측할 수 있습니까?
감사!
스티브 H
해석학Re : 2 가지 용량 반응 곡선에 대한 동등성 표시두 개의 용량 반응 곡선을 공유하지 않았습니다. 두 표준 곡선 대 표준 값의 역 예측을 공유했습니다.
측정 기준 역할의 분석은 두 개의 독립적 인 분석을 생성합니다. 대신 '공분산 분석'모델을 사용하여 데이터를 함께 분석해야합니다. 분석> 모델 적합을 선택하고 다음과 같이 분석 역할에 열을 할당합니다.
실행을 클릭하면 결과는 다음과 같습니다.
절편은 0과 크게 다르지 않습니다. 예상대로 기울기가 중요합니다. 측정 값도 중요하여 두 측정 값간에 절편이 다르다는 것을 나타냅니다. 마지막으로, 상호 작용에 대한 교차 항은 유의하며 두 측정간에 기울기가 다르다는 것을 나타냅니다.
Re : 2 가지 용량 반응 곡선에 대한 동등성 표시안녕 마크,
초보자를 도와 주셔서 감사합니다. 두 데이터 세트 중 '예측 됨'은 역 예측 (방법 1)의 결과이고 '수정 됨'은 희석 계수 (방법 2)에 대해 조정 된 실제 측정 값입니다. 방법 1은 미지수를 표준 곡선에 참조해야하는 반면 방법 2는 직접 측정입니다. 제가 묻고 자하는 질문은보고 된 값이 적절한 수준의 신뢰로 서로 일치합니까?
Re : 2 가지 용량 반응 곡선에 대한 동등성 표시설명 해주셔서 감사합니다.
평균 및 표준 편차로 데이터를 요약 할 필요가 없습니다. JMP가 해줄 것입니다. 원본 데이터 테이블을 사용하여이 절차를 따르십시오.
1. 이론적 사본 및 측정 데이터 열이 공칭 모델링 유형을 사용하는지 확인합니다. (나는 그렇게 생각합니다.) 측정 된 사본이 연속 모델링 유형을 사용하는지 확인하십시오.
2. 분석> X로 Y 맞추기를 선택합니다. Y 역할에 복사본을 할당합니다. X 역할에 측정을 할당합니다. By 역할에 이론적 복사본을 할당합니다. 확인을 클릭하십시오.
3. 이제 각 이론적 수준에 대해 별도의 복사본 대 측정 값이 있습니다. Windows에서는 Control 키를, Macintosh에서는 Command 키를 누른 상태에서 상단 윤곽선 옆에있는 빨간색 삼각형을 클릭 한 다음 Equivalence Test를 선택합니다. 가장 큰 것으로 간주되지만 실제로는 동일한 차이를 입력해야합니다. 예를 들어 이론적 샘플 = 0.3에 대해 측정 된 복사본이 1 내에 있으면 1을 입력하고 확인을 클릭한다고 가정 해 보겠습니다.
JMP는 첫 번째 분석을 업데이트합니다.
이 데모에서 관찰 된 차이는 통계적으로 동일하지 않습니다.
4. 각 샘플에 대해 마지막 단계를 반복합니다.
다음 샘플은 다음과 같습니다.
이 샘플은 통계적으로 동일합니다.
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