Selezionare un test per determinare quando terminare un esperimento?Abbiamo un esperimento che testa la risposta di una popolazione a una sostanza chimica con tre punti di campionamento nel tempo. Le misurazioni in questi punti temporali sono il dosaggio con un effetto significativo sulla popolazione di prova.
Voglio sapere se le misurazioni al primo e all'ultimo momento (anche a metà tempo) sono normalmente uguali o differenti. Si risparmierebbe denaro per terminare l'esperimento al punto di campionamento 1 se i risultati sono tipicamente rappresentativi dei punti temporali successivi (2 o 3). Ho un ampio set di dati di test di 100 sostanze chimiche su cui vorrei fare questa analisi
Non riesco a strutturarlo e ho passato ore a giocare con approcci diversi. Poiché i valori di dosaggio con un effetto non sono casuali, dipendono dall'intervallo di valori di dosaggio selezionati nell'esperimento e l'entità dell'effetto è una funzione della risposta dell'organismo a quella specifica sostanza chimica, penso che un'anova a misure ripetute sia Non corretto. Inoltre i dati non sono normali anche dopo la trasformazione del registro.Mi interessa solo se il valore è lo stesso o diverso durante la durata dell'esperimento
Forse un chi quadrato sarebbe corretto qui con un valore discreto "è lo stesso o no"? Forse una statistica dell'accordo, ma funzionerebbe solo con due casi temporali. Mi interessa solo se il valore è lo stesso o diverso nei tre punti temporali
Questa è la struttura attuale
Dosaggio con effetto
Giorno 10 Giorno 20 Giorno 30
Chimica x .5 .5 .3
Chimica 2 1 .2
Chem z 1 .15 .15
AnaliticaRe: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Non esiste un modo diretto per salvare le stime dei parametri nella tabella dei dati originale. Invece, salvali in una nuova tabella di dati e quindi seleziona Tabelle > Unisci per combinarli facendo corrispondere le colonne.
Non conosco il vantaggio di determinare la distribuzione marginale della risposta. Questa è una valutazione per una tua ipotesi?
La regressione lineare presuppone che i residui (errore stimato) siano normalmente distribuiti. La distribuzione normale è il modello per gli errori. L'errore medio normale è zero e la varianza dell'errore normale è costante.
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Mi piace molto l'idea di guardare le stime dei parametri mentre esploro il set di dati. I valori nominali registrati ogni giorno sono già raggruppati in base al tipo, uno dei "tipi" ha valori notevolmente inferiori rispetto agli altri tipi, ma vorrei sapere come esplorare i dati come questo per il futuro. Ho rieseguito il modello con l'esclusione di tipo e annidamento:
Ho stime dei parametri dell'intero modello per ciascuna sostanza chimica e una stima per ciascuna sostanza chimica come interazione con il 2° evento di campionamento (day2*chemical X). Volevo chiedere se esiste un modo per salvare le stime dei parametri nella mia tabella dati corrente invece di generare una nuova tabella dati? Lo chiedo perché non voglio dover ricodificare manualmente il "tipo" per ciascuna delle 100 sostanze chimiche e immagino che ci debba essere un modo per salvarlo sul mio foglio corrente (o meno!).
Riguardo alla normalità:
L'ho eseguito sui valori nominali dei dati registrati (non normali) ma anche quando il registro è stato trasformato i dati non sono normali:
Tuttavia, il test del bulbo oculare mi dice che dovrei eseguire questi test sui dati trasformati del registro perché è sicuramente "più normale".
Sei sicuro che questo sarebbe un modello misto lineare? La mia comprensione è che, poiché non ci sono effetti casuali nell'intero modello attuale, questo sarebbe un modello lineare con variabili esplicative continue e categoriali (il giorno è continuo, il pesticida e il tipo sono categoriali:
Ricordo che la regressione dei minimi quadrati non presuppone residui normalmente distribuiti ma potrebbe non essere il modello più ottimale per dati non parametrici. Quali sono i tuoi pensieri su questo?
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Mi piace che tu abbia incluso Type e Pesticide nidificato in Type. Ovviamente migliora il modello e l'interpretazione dei dati. Un'alternativa è "scoprire" i tipi invece di imporre i tipi. Ad esempio, potresti omettere Type dal modello, quindi salvare le stime dei parametri in una nuova tabella di dati e tracciarle un grafico. Cerca i modelli mentre aggiungi Tipo al grafico nel ruolo Colore.
Cosa intendi con "i miei dati non sono normali?" L'ipotesi correlata nel modello misto lineare è che gli errori siano normalmente distribuiti. Hai analizzato la distribuzione dei residui o la risposta per verificare questa ipotesi?
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Scusa per l'aggiunta di più confusione Mark! Una volta rimossi i pesticidi a cui mancavano i dati, è stato eseguito. Apprezzo molto il tuo aiuto.
"Tipo" è una classe più ampia di pesticidi in cui ogni pesticida può essere classificato. Ho dimenticato di menzionare quella variabile. Quindi penso che sarebbe bene annidare ogni pesticida nella sua classificazione perché spiega buona parte della variazione sulla base di altri test che ho eseguito. Un'ultima domanda: poiché i miei dati non sono normali e sto eseguendo un modello di regressione nidificato, dovrei testare le differenze sulla regressione usando un test non parametrico invece di un ANOVA. Esiste un non parametrico che va bene per questo tipo di confronto? Grazie ancora per tutto il vostro aiutoRe: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Continui a cambiare la situazione. Cos'è il tipo? È davvero annidato con i pesticidi?
C'è qualcosa di più nei tuoi dati rispetto a quello che hai mostrato inizialmente. Hai avuto un certo numero di pesticidi osservati in tre giorni separati. Il modello che ho mostrato dovrebbe funzionare a meno che non ci sia un problema con i dati. Dati mancanti? Valori diversi per Day?
I pesticidi non sono un effetto casuale in questa situazione.
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?
Immagino che un'anova a due vie annidata funzionerà per le mie esigenze. Ma mi chiedo perché era troppo adatto con il non nidificato?? Fammi sapere se hai dei pensieri
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Anche quando cambio giorno in continuo divento overfitting:
È interessante notare che se modello Pesticide come effetto casuale nidificato sotto il tipo di pesticida (classificazione nominale) e strutturare il confronto come un modello misto a misure ripetute, ottengo risultati significativi:
Sono un pensiero conflittuale, perché una parte di me pensa che i pesticidi non dovrebbero essere casuali in questo caso. Ma forse per la domanda che mi interessa dovrebbe essere.
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Mi dispiace. Il modello ANOVA a due vie non è il più efficiente dato i dati limitati che hai. Non c'è replica, quindi il mio primo approccio si traduce in un modello saturo.
È ragionevole trattare invece Day come un effetto fisso lineare continuo. Assicurarsi che il tipo di modellazione per Day sia Continuo, non Nominale o Ordinale. Quindi segui gli stessi passaggi che ho descritto per la prima volta. Dovresti ottenere un risultato come questo:
Questi risultati suggeriscono che c'è una differenza nella risposta tra i livelli di Chem, ma il giorno non fa una differenza significativa.
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Divento overfitting quando provo a farlo in quel modo. In alcuni test manca il secondo punto temporale e molti dei valori vengono ripetuti se la misurazione non è cambiata tra i punti di campionamento. Mi chiedo se questo è ciò che porta a questo risultato. Molto strano che non abbia alcun DF per la mia variabile giornaliera. Eventuali suggerimenti? Grazie!
Re: Selezione di un test per determinare quando terminare un esperimento?Imposta l'analisi come un'ANOVA a due vie, con Chem e Day come effetti fissi, con un'interazione. Quindi tre colonne: Chem, Day e Y. Quindi seleziona Analizza > Adatta modello. Selezionare Y e fare clic su Y. Selezionare Chem and Day e fare clic su Macro > Factorial. Fare clic su Esegui.
Valutare i test degli effetti per i termini Day e Chem*Day.
