Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0Hola,
¿Alguien podría ayudar con esta consulta (adjunto un conjunto de datos de ejemplo)?
Me gustaría hacer una dist binomial. análisis (en JMP) sobre el recuento de datos de mortalidad por tratamiento (4 tratamientos) y día (3 puntos de tiempo).
gracias
Investigación de Consumidores y MercadosRe: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0Hola,
He seguido tu propuesta de análisis de supervivencia.
En el Excel adjunto, encontrará los datos transformados (para todos los bolígrafos), que creo que siguen lo que ha ilustrado para el bolígrafo 5 (columnas para 'Time Int Left' y 'Time Int Right' y 'Count').
Luego realicé el análisis de supervivencia, análisis de distribución de vida por tratamiento (resultado estadístico adjunto).
¿Es esto lo que estabas proponiendo?
No estoy familiarizado con el resultado de supervivencia, por lo que necesitaría orientación sobre el significado.
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0De hecho, los datos no se describieron adecuadamente en los encabezados de las columnas (archivo original). Las columnas tenían datos sobre animales vivos.
Ahora adjunto los datos sobre mortalidad.
Examinaré la prueba de supervivencia que has propuesto.
Gracias por la explicación detallada.
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0La descripción aclara mucho ahora. Y confirma que sus observaciones tal como las tabuló no son independientes. Mire el caso extremo de Pen=1. Suponer que la suma de animales muertos en el día = 0 es un error y debería haber sido 0. Las cuatro observaciones registran las respuestas del mismo grupo de 22 animales.
A pesar de que el problema puede abordarse de diferentes maneras, este tipo de estudios son objeto de análisis de supervivencia. A continuación se presentan algunas de las preguntas más simples de interés para su estudio.
- ¿Cuál es la tasa de supervivencia desde el corral = 1 hasta el día = 22? La respuesta es 100%. Y la tasa de mortalidad del complemento es del 0%.
- ¿Cuál es la tasa de supervivencia en Pen = 5, hasta el día = 22? La respuesta es 21/22=95,5%, porque un animal murió entre el día = 10 y el día = 22, suponiendo que ningún animal muera precisamente el día = 0, 10, 22 o 35.La tasa de mortalidad del complemento es del 4,5%.
- ¿Cuál es la tasa de supervivencia en Pen = 5, hasta el Día = 35? La respuesta es 20/22=90,9%, porque otro animal murió entre el Día = 22 y el Día = 35. La tasa de mortalidad del complemento es del 9,1%.
Esta es la captura de pantalla de Pen = 5 datos.
En tu estudio, ¿qué variable tiene distribución binomial? Esto es: el número de muertes (o supervivencias) en un corral dentro de un intervalo de tiempo determinado.
La tasa de mortalidad a lo largo del tiempo en un corral también es una distribución. Pero esto no es un binomio. Ésta es la razón de la forma que comenté antes.
Ahora explico cómo realizar un análisis de supervivencia simple como el que hice anteriormente con estos datos. Primero necesitas transformar tus datos a un formato diferente. A continuación se muestran los datos transformados para Pen = 5.
Paso 1, creo dos columnas: "Intervalo de tiempo izquierdo" e "Intervalo de tiempo derecho", e ingreso valores como en la siguiente captura de pantalla. Esto debería ser igual para todos los bolígrafos. La primera fila de las dos columnas define un intervalo de tiempo desde el Día = 0 hasta el Día = 10. La segunda y tercera filas definen de manera similar los intervalos de tiempo posteriores. La última fila define el horizonte temporal después del Día = 35.
Paso 2, creo "Contar" y pongo valores como en la captura de pantalla para Pluma = 5. Los valores deben basarse en los recuentos de muerte y supervivencia en corrales individuales. Para Pen = 5, los significados son: no hubo muerte en el primer intervalo de tiempo; hay una muerte en el segundo intervalo de tiempo; hay una muerte en el tercer intervalo de tiempo; los 20 restantes sobrevivieron en el momento Día = 35.
Para una explicación más detallada de este formato, consulte la documentación de la plataforma Life Distribution. https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/event-plot.shtml#
Aviso, solo creo una tabla para Pen = 5. Y la siguiente ilustración corresponde únicamente a ese bolígrafo.
A continuación, vaya al menú Analizar, busque "Confiabilidad y supervivencia", "Distribución de vida" y especifique el cuadro de diálogo de inicio como el siguiente, luego haga clic en "Aceptar".
El informe predeterminado muestra resultados para "tasa de mortalidad". Puede ir al menú del triángulo rojo en el informe y encontrar "Mostrar curva de supervivencia" para alternar entre los resultados de "tasa de mortalidad" y "tasa de supervivencia".
Cerca de la parte inferior del informe se encuentra el nodo de esquema "Estimación no paramétrica", ábralo. Tiene las estimaciones de tasa de mortalidad que mencioné anteriormente.
Lo anterior es sólo para un bolígrafo. Es posible que pueda seguir este camino y avanzar mucho después de recopilar las tasas de muerte (supervivencia) de todos los corrales en esos intervalos de tiempo. Puedes compararlos por pluma, tratamiento, etc.
Si convierte todos sus datos como lo ilustré, también puede realizar un análisis más completo para estimar las tasas de mortalidad agrupando variables simultáneamente. Si puede realizar un seguimiento de los datos convertidos, es posible que tenga sugerencias adicionales, dependiendo de lo que pueda encontrar en sus datos.
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0Así es.Al inicio del estudio (día 0), los 64 corrales comienzan con 20 animales en cada corral.
El número de animales muertos en cada momento (día 0, 10, 22, 35) se registra en la columna 6 (Hoja 1).
Son 4 tratamientos, cada tratamiento se replica 16 veces.
La variable de interés es el efecto del tratamiento a lo largo del tiempo sobre el número de animales muertos.
Los datos se presentan (Hoja1) como:
- columna 1: ID de bolígrafo
- columna 2: Replicar
- columna 3: ID del tratamiento
- columna 4: Punto temporal
- columna 5: Número de animales vivos
- columna 6: Número de animales muertos
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0Sus datos tienen 64 bolígrafos únicos. La suma de los animales vivos tiene 22 años o menos. Pero la suma de animales vivos son los 22 en el día = 0. La suma de animales vivos solo disminuirá con el tiempo para corrales individuales. Mis preguntas: ¿todos sus corrales comienzan con 22 animales vivos el día = 0 y luego, con el tiempo, algunos animales morirán? ¿Está rastreando animales vivos y muertos en corrales individuales?
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0gracias.
Eso es lo que estaba buscando pero no estaba seguro acerca de la función logit o probit.
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0gracias liu
El objetivo del análisis es ver si el tratamiento (4 niveles) tiene efecto sobre la mortalidad y si el efecto del tratamiento cambia con el tiempo.
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0Otro análisis potencialmente útil en este caso es el análisis probit. Podrías postular estos efectos usando Analizar > Ajustar modelo:
Puede utilizar la plataforma GLM para explorar efectos significativos, falta de ajuste, dispersión excesiva y perfilar la respuesta, Prob(Dead).
Re: Cómo realizar un análisis de distribución binomial en JMP 14.1.0- Importar datos a JMP.
- Describa sus datos o cómo los recopiló. Describir variables y observaciones. Limpia tus datos si es necesario. Hay 4 puntos de tiempo y creo que las observaciones en el tiempo = 0 son inconsistentes con otras.
- Si ha decidido el objetivo de ajustar el binomio, entonces haga la pregunta: ¿cuál es el número de pruebas y el número de muertes o supervivencia? Creo que también hay que preguntar "en qué momento".
- Tenga cuidado si desea incluir los datos sin modificaciones en una regresión logística o un análisis similar, porque creo que sus observaciones, tal como están, no son independientes. Necesito ver tu descripción para confirmar.
- Si el objetivo es modelar la tasa de mortalidad a lo largo del tiempo, entonces Binomial puede no ser un tema relevante. La tasa de mortalidad a lo largo del tiempo es una curva.
