如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析你好，
有人可以幫忙解決這個查詢嗎（附上示例數據集）
我想做一個二項式分佈。按治療（4 次治療）和天數（3 個時間點）對死亡率數據計數進行分析（在 JMP 中）。
謝謝
消費者和市場研究回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析你好，
我已遵循您的生存分析建議。
在隨附的Excel 中，您將發現轉換後的數據（對於所有筆），我相信這遵循您為筆5 所說明的內容（“Time Int Left”、“Time Int Right”和“Count”列） 。
然後我進行了生存分析，按治療進行的生命分佈分析（附有統計輸出）。
這就是你提議的嗎？
我不熟悉生存輸出，因此需要一些關於其含義的指導。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析事實上，列標題（原始文件）中沒有正確描述數據。 這些專欄有活體動物的數據。
我現在附上了死亡率數據。
我會研究你提出的生存測試。
謝謝您的詳細解釋。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析現在描述清楚了很多。 它證實了您所列的觀察結果不是獨立的。 看看 Pen=1 的極端情況。 假設 Day=0 時死亡動物總數是一個錯誤，應該為 0。 這四項觀察記錄了同一組 22 只動物的反應。
儘管可以用不同的方式處理問題，但此類研究是生存分析的主題。 以下是您學習中感興趣的一些最簡單的問題。
- 從 Pen = 1 到 Day = 22 的存活率是多少？ 答案是100%。 補體死亡率為0%。
- 從 Pen = 5 到 Day = 22 的存活率是多少？ 答案是 21/22=95.5%，因為假設沒有動物恰好在第 0、10、22 或 35 天死亡，則在第 10 天到第 22 天之間有一隻動物死亡。補體死亡率為4.5%。
- 從 Pen = 5 到 Day = 35，存活率是多少？ 答案是 20/22=90.9%，因為另一隻動物在 Day = 22 和 Day = 35 之間死亡。 補體死亡率為9.1%。
這是Pen=5數據的截圖。
在您的研究中，哪些變量具有二項式分佈？ 這是：給定時間間隔內圍欄中的死亡（或存活）數量。
圍欄內一段時間內的死亡率也是一個分佈。 但這不是二項式。 這就是我之前評論的方式的原因。
現在我解釋如何進行簡單的生存分析，就像我上面對這些數據所做的那樣。 首先，您需要將數據轉換為不同的格式。 以下是 Pen = 5 的轉換數據。
第 1 步，我創建兩列：“時間間隔左”和“時間間隔右”，並輸入如下屏幕截圖所示的值。 對於所有筆來說這應該是相同的。 兩列的第一行定義從 Day = 0 到 Day = 10 的時間間隔。 第二行和第三行類似地定義後續時間間隔。 最後一行定義了 Day = 35 之後的時間範圍。
第 2 步，我創建“Count”並輸入屏幕截圖中的 Pen = 5 的值。 這些值應基於各個圍欄中的死亡和存活計數。 對於Pen = 5，含義是：在第一個時間間隔內沒有死亡；第二時間間隔內有1人死亡；第三時間間隔內有1人死亡；其餘 20 人在 Day = 35 的時間點全部倖存。
有關此格式的更詳細說明，請參閱 Life Distribution 平台的文檔https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/event-plot.shtml#
請注意，我只為 Pen = 5 創建一個表。 下圖僅適用於該筆。
接下來，轉到“分析”菜單，找到“可靠性和生存”、“壽命分佈”，並指定如下所示的啟動對話框，然後單擊“確定”。
默認報告顯示“死亡率”結果。 您可以前往報告中的紅色小三角菜單，找到“顯示生存曲線”，在“死亡率”和“生存率”結果之間切換。
報告底部附近是“非參數估計”大綱節點，打開它。 它有我之前提到的死亡率估計值。
以上僅針對一支筆。 在收集了這些時間間隔內所有圍欄的死亡率（生存）率後，您也許可以沿著這條道路走很長一段路。 您可以通過筆、治療等來比較它們。
如果您按照我的說明轉換所有數據，您還可以進行更全面的分析，以同時使用分組變量來估計死亡率。 如果您可以跟進轉換後的數據，我可能會提供其他建議，具體取決於我可以在您的數據中找到什麼。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析這是正確的。研究開始時（第 0 天），所有 64 個欄開始時每個欄內有 20 只動物。
每個時間點（第 0、10、22、35 天）死亡動物的數量記錄在第 6 列（表 1）中。
共4個處理，每個處理重複16次。
隨著時間的推移，治療對死亡動物數量的影響是感興趣的變量。
數據顯示（表 1）為：
- 第 1 列：筆 ID
- 第 2 列：複製
- 第 3 欄：治療 ID
- 第 4 欄：時間點
- 第 5 欄：活體動物數量
- 第 6 欄：死亡動物數量
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析您的數據有 64 支獨特的筆。 活體動物總數均為 22 隻或更少。 但在 Day=0 時，活體動物總數均為 22。 各個圍欄的活體動物總數只會隨著時間的推移而減少。 我的問題：您的所有圍欄是否都在 day=0 時以 22 只活體動物開始，然後隨著時間的推移，一些動物會死亡，您是否在單獨的圍欄中跟踪活體和死亡的動物？
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析謝謝。
這就是我一直在尋找的東西，但不確定函數 logit 或 probit。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析謝謝劉
分析的目的是了解治療（4 個水平）是否對死亡率有影響以及治療效果是否隨時間變化。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析在這種情況下，另一個可能有用的分析是概率分析。 您可以使用“分析”>“擬合模型”假設這些效應：
您可以使用 GLM 平台來探索顯著效應、缺乏擬合、過度離散，並分析響應 Prob(Dead)。
回复：如何在 JMP 14.1.0 中進行二項分佈分析- 將數據導入 JMP。
- 描述您的數據，或者您如何收集數據。 描述變量和觀察結果。 如有必要，請清理您的數據。 我認為有 4 個時間點，並且 time=0 時的觀察結果與其他時間點不一致。
- 如果您已經確定了擬合二項式的目標，那麼問一個問題：試驗次數是多少，以及死亡或生存的次數。 相信你也要問“什麼時間點”。
- 如果您想將未經修改的數據投入邏輯回歸或類似分析，請小心，因為我相信您的觀察結果並不是獨立的。 需要看你的描述來確認。
- 如果目標是對隨時間變化的死亡率進行建模，那麼二項式可能不是相關主題。 隨著時間的推移死亡率是一條曲線。
