2 つの用量反応曲線の同等性を示す2 つの用量反応曲線の同等性の検定を探しています。添付のデータセットでは、これを「測定」カテゴリで「予測」および「補正」と呼んでいます。
Specialized Modeling > Fit Curve で評価する場合
Y = コピー/μL
X = コピー/μL (理論値)
グループ = 測定
線形フィットを行って等価性をテストすると、傾きは等しいが切片が異なることがわかります。 これは、私たちがアッセイのノイズに巻き込まれているためだと思います。 とはいえ、傾きが分岐する点があり、95%CI の分岐点は 2 つの測定値が同等であるという下限点を反映する必要があります。
これを理解するために、Fit Y by X をプロットしました。
Y = コピー/μL
X = コピー数/μL (理論値) 公称値
測定者 = 測定
平均値と SD を集計 > 結合データ テーブルに作成
結果のデータ表では、各測定値の平均が両方の 95%CI 範囲内にあることからわかるように、95% CI が 25 ～ 2.5 コピー/μL の間で乖離していることがわかります。
私の質問は 2 つあります。1) これは有効なアプローチなのか、もしそうなら、2) 分岐点はどうやって予測できるのか、です。
ありがとう！
スティーブ・H
高度な統計モデリングデータの探索と視覚化Re: 2 つの用量反応曲線の同等性を示す説明ありがとう。
平均と標準偏差によってデータを要約する必要はありません。 JMP がそれを行います。 元のデータ テーブルを使用してこの手順に従ってください。
1. 理論上のコピー数と測定データ列で公称モデリング タイプが使用されていることを確認します。 (そうであると思います。) 測定されたコピーが連続モデリング タイプを使用していることを確認してください。
2. [分析] > [Y by X に合わせる] を選択します。コピーを Y ロールに割り当てます。 測定を X ロールに割り当てます。 理論上のコピー数を By ロールに割り当てます。 「OK」をクリックします。
3. これで、理論レベルごとに個別のコピーと測定ができました。 Windows では Ctrl キーを押したまま、Macintosh では Command キーを押したまま、上部のアウトラインの横にある赤い三角形をクリックして、等価性テストを選択します。 最大であると考えられる差異を入力する必要がありますが、実質的には同じです。 たとえば、理論上のサンプル = 0.3 の測定コピーが 1 以内である場合、1 を入力して [OK] をクリックするとします。
JMP は最初の分析を更新します。
このデモンストレーションでは、観察された差は統計的に同等ではありません。
4. 各サンプルに対して最後のステップを繰り返します。
次のサンプルは次のとおりです。
このサンプルは統計的に同等です。
参照してくださいこのドキュメントヘルプ システムで。
Re: 2 つの用量反応曲線の同等性を示すハイマーク、
初心者を助けてくれてありがとう。 2 つのデータセットのうち、「予測」は逆予測 (方法 1) の結果であり、「補正」は希釈係数を調整した実際の測定値 (方法 2) です。 方法 1 では未知の値を標準曲線に参照する必要がありますが、方法 2 では直接測定を行います。 私が聞きたいのは、報告された値が適切なレベルの信頼をもって相互に一致しているかどうかということです。
Re: 2 つの用量反応曲線の同等性を示す2 つの用量反応曲線を共有していませんでした。 2 つの標準曲線と標準値からの逆予測を共有しました。
By ロールの Measurement を使用した分析では、2 つの独立した分析が生成されます。 代わりに、「共分散分析」モデルを使用してデータを一緒に分析する必要があります。 [分析] > [モデルの適合] を選択し、次のように列を分析ロールに割り当てます。
「実行」をクリックすると、結果は次のようになります。
切片は 0 と大きく変わりません。 予想通り、傾斜はかなり大きいです。 測定値も重要であり、2 つの測定値の間で切片が異なることを示しています。 最後に、相互作用の交差項は有意であり、その傾きが 2 つの測定値の間でも異なることを示しています。
