So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchHallo,
Könnte jemand bei dieser Abfrage helfen (ein Beispieldatensatz ist beigefügt)
Ich würde gerne eine Binomialdistanz machen. Analyse (in JMP) zur Anzahl der Mortalitätsdaten nach Behandlung (4 Behandlungen) und Tag (3 Zeitpunkte).
Danke
Verbraucher- und MarktforschungBetreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchHallo,
Ich bin Ihrem Vorschlag zur Überlebensanalyse gefolgt.
Im beigefügten Excel finden Sie die transformierten Daten (für alle Stifte), die meiner Meinung nach dem entsprechen, was Sie für Stift 5 dargestellt haben (Spalten für „Time Int Left“, „Time Int Right“ und „Count“).
Dann habe ich die Überlebensanalyse und die Lebensverteilungsanalyse nach Behandlung durchgeführt (Statistikausgabe beigefügt).
Ist es das, was Sie vorgeschlagen haben?
Ich bin mit der Überlebensausgabe nicht vertraut und bräuchte daher einige Hinweise zur Bedeutung.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchTatsächlich wurden die Daten in den Spaltenüberschriften nicht richtig beschrieben (Originaldatei). Die Spalten enthielten Daten zu lebenden Tieren.
Stattdessen habe ich jetzt die Daten zur Sterblichkeit angehängt.
Ich werde mir den von Ihnen vorgeschlagenen Überlebenstest ansehen.
Vielen Dank für die ausführliche Erklärung.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchDie Beschreibung verdeutlicht jetzt einiges. Und es bestätigt, dass Ihre Beobachtungen, wie Sie sie tabellarisch aufgeführt haben, nicht unabhängig sind. Schauen Sie sich den Extremfall für Pen=1 an. Die Annahme, dass die Summe toter Tiere am Tag = 0 ist, ist ein Fehler und hätte 0 sein sollen. Bei den vier Beobachtungen werden die Reaktionen derselben Gruppe von 22 Tieren aufgezeichnet.
Obwohl das Problem unterschiedlich gehandhabt werden kann, ist diese Art von Studien Gegenstand der Überlebensanalyse. Im Folgenden finden Sie einige der einfachsten Fragen, die für Ihr Studium von Interesse sind.
- Wie hoch ist die Überlebensrate von Pen = 1 bis Day = 22? Die Antwort lautet 100 %. Und die Komplementsterblichkeitsrate beträgt 0 %.
- Wie hoch ist die Überlebensrate von Pen = 5 bis Day = 22? Die Antwort lautet 21/22=95,5 %, da ein Tier zwischen Tag = 10 und Tag = 22 gestorben ist, vorausgesetzt, dass genau am Tag = 0, 10, 22 oder 35 kein Tier gestorben ist.Die Komplementsterblichkeitsrate beträgt 4,5 %.
- Wie hoch ist die Überlebensrate von Pen = 5 bis Day = 35? Die Antwort lautet 20/22=90,9 %, da zwischen Tag = 22 und Tag = 35 ein anderes Tier gestorben ist. Die Komplementsterblichkeitsrate beträgt 9,1 %.
Dies ist der Screenshot der Pen = 5-Daten.
Welche Variable hat in Ihrer Studie eine Binomialverteilung? Dabei handelt es sich um die Anzahl der Todesfälle (oder Überlebenden) in einem Gehege innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls.
Die Sterblichkeitsrate im Laufe der Zeit in einem Gehege ist ebenfalls eine Verteilung. Aber das ist kein Binomial. Dies ist der Grund für die Art und Weise, wie ich zuvor kommentiert habe.
Jetzt erkläre ich, wie man eine einfache Überlebensanalyse wie oben anhand dieser Daten durchführt. Zuerst müssen Sie Ihre Daten in ein anderes Format umwandeln. Es folgen die transformierten Daten für Pen = 5.
Schritt 1: Ich erstelle zwei Spalten: „Zeitintervall links“ und „Zeitintervall rechts“ und gebe Werte wie im folgenden Screenshot ein. Dies sollte für alle Stifte gleich sein. Die erste Zeile der beiden Spalten definiert ein Zeitintervall von Tag = 0 bis Tag = 10. Die zweite und dritte Zeile definieren auf ähnliche Weise nachfolgende Zeitintervalle. Die letzte Zeile definiert den Zeithorizont nach Tag = 35.
Schritt 2: Ich erstelle „Count“ und gebe Werte wie im Screenshot für Pen = 5 ein. Die Werte sollten auf den Todes- und Überlebenszahlen in den einzelnen Ställen basieren. Für Pen = 5 sind die Bedeutungen: im 1. Zeitintervall gab es keinen Tod; es gibt einen Todesfall im zweiten Zeitintervall; im dritten Zeitintervall gibt es einen Todesfall; alle verbleibenden 20 überlebten zum Zeitpunkt Tag = 35.
Eine ausführlichere Erläuterung dieses Formats finden Sie in der Dokumentation zur Life Distribution-Plattform https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/event-plot.shtml#
Beachten Sie, dass ich nur eine Tabelle für Pen = 5 erstelle. Und die folgende Abbildung ist nur auf diesem Stift abgebildet.
Gehen Sie als Nächstes zum Menü „Analysieren“, suchen Sie nach „Zuverlässigkeit und Überleben“ und „Lebensverteilung“, geben Sie den Startdialog wie folgt an und klicken Sie dann auf „OK“.
Der Standardbericht zeigt Ergebnisse für „Sterblichkeitsrate“. Sie können zum Menü mit dem roten Dreieck im Bericht gehen und dort unter „Überlebenskurve anzeigen“ zwischen den Ergebnissen „Sterblichkeitsrate“ und „Überlebensrate“ umschalten.
Unten im Bericht befindet sich der Gliederungsknoten „Nichtparametrische Schätzung“. Öffnen Sie ihn. Es liegen die Schätzungen der Sterblichkeitsrate vor, die ich zuvor erwähnt habe.
Das Obige gilt nur für einen Stift. Möglicherweise können Sie diesem Weg folgen und einen langen Weg zurücklegen, nachdem Sie die Sterberaten (Überlebensraten) für alle Ställe in diesen Zeitintervallen erfasst haben. Sie können sie nach Stift, Behandlung usw. vergleichen.
Wenn Sie alle Ihre Daten, wie ich dargestellt habe, umwandeln, können Sie auch umfassendere Analysen durchführen, um die Sterblichkeitsraten gleichzeitig mit Gruppierungsvariablen zu schätzen. Wenn Sie die konvertierten Daten nachverfolgen können, habe ich möglicherweise weitere Vorschläge, je nachdem, was ich in Ihren Daten finden kann.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchDas ist richtig.Zu Beginn der Studie (Tag 0) beginnen alle 64 Buchten mit 20 Tieren in jeder Bucht.
Die Anzahl der toten Tiere zu jedem Zeitpunkt (Tag 0, 10, 22, 35) wird in Spalte 6 (Blatt 1) aufgezeichnet.
Es gibt 4 Behandlungen, jede Behandlung wird 16 Mal wiederholt.
Die interessierende Variable ist der Behandlungseffekt im Laufe der Zeit auf die Anzahl der toten Tiere.
Die Daten werden wie folgt dargestellt (Blatt 1):
- Spalte 1: Pen-ID
- Spalte 2: Replizieren
- Spalte 3: Behandlungs-ID
- Spalte 4: Zeitpunkt
- Spalte 5: Anzahl lebender Tiere
- Spalte 6: Anzahl toter Tiere
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchIhre Daten umfassen 64 einzigartige Stifte. Die Gesamtzahl der lebenden Tiere beträgt höchstens 22 Jahre. Aber Sum Live Animals sind am Tag=0 alle 22. Die Summe der lebenden Tiere verringert sich mit der Zeit nur für einzelne Ställe. Meine Fragen: Beginnen alle Ihre Ställe mit 22 lebenden Tieren am Tag = 0, dann werden mit der Zeit einige Tiere sterben, und verfolgen Sie lebende und tote Tiere in einzelnen Ställen?
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchDanke.
Das habe ich gesucht, war mir aber bei der Funktion logit oder probit nicht sicher.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchDanke, Liu
Das Ziel der Analyse besteht darin, festzustellen, ob die Behandlung (4 Stufen) einen Einfluss auf die Sterblichkeit hat und ob sich der Behandlungseffekt im Laufe der Zeit ändert.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durchEine weitere potenziell nützliche Analyse in diesem Fall ist die Probit-Analyse. Sie können diese Effekte mithilfe von „Analysieren“ > „Modell anpassen“ postulieren:
Sie können die GLM-Plattform verwenden, um signifikante Auswirkungen, mangelnde Anpassung und übermäßige Streuung zu untersuchen und die Reaktion „Prob( Dead)“ zu profilieren.
Betreff: So führen Sie eine Binomialverteilungsanalyse in JMP 14.1.0 durch- Importieren Sie Daten in JMP.
- Beschreiben Sie Ihre Daten oder wie Sie die Daten erfasst haben. Beschreiben Sie Variablen und Beobachtungen. Bereinigen Sie Ihre Daten bei Bedarf. Es gibt 4 Zeitpunkte und Beobachtungen zum Zeitpunkt = 0 stimmen meines Erachtens nicht mit anderen überein.
- Wenn Sie sich für das Ziel der Binomialanpassung entschieden haben, stellen Sie die Frage: Wie viele Versuche gibt es und wie viele Todesfälle oder Überlebensfälle gibt es? Ich glaube, man muss auch fragen, „zu welchem Zeitpunkt“.
- Seien Sie vorsichtig, wenn Sie die Daten unverändert in die logistische Regression oder eine ähnliche Analyse einfließen lassen möchten, da ich glaube, dass Ihre Beobachtungen so wie sie sind nicht unabhängig sind. Zur Bestätigung müssen Sie sich Ihre Beschreibung ansehen.
- Wenn das Ziel darin besteht, die Sterblichkeitsrate im Zeitverlauf zu modellieren, ist Binomial möglicherweise kein relevantes Thema. Die Sterblichkeitsrate im Zeitverlauf ist eine Kurve.
