実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？3つのサンプリング時点で化学物質に対する母集団の応答をテストする実験があります。 これらの時点での測定値は、テスト母集団に大きな影響を与える投与量です。
最初と最後の時点（中間の時点も）での測定値が通常等しいか異なるかを知りたいです。 結果が通常、後の時点（2または3）を表す場合は、サンプリングポイント1で実験を終了することで費用を節約できます。 私はこの分析をしたい100の化学物質のテストの大規模なデータセットを持っています
私はこれを構築することに途方に暮れていて、さまざまなアプローチで遊んで何時間も費やしています。 効果のある投与量の値はランダムではなく、実験で選択した投与量の範囲に依存し、効果の大きさはその特定の化学物質に対する生物の反応の関数であるため、反復測定分散分析は正しくありません。 また、ログ変換後もデータは正常ではありません。実験期間中、値が同じか異なるかを気にします
ここでは、離散値が「同じかどうか」のカイ2乗が正しいのではないでしょうか。 合意統計かもしれませんが、それは2つのタイムケースでのみ機能します。 値が3つの時点で同じか異なるかを気にします
これが現在の構造です
効果のある投与量
10日目20日目30日目
Chem x .5 .5 .3
化学21.2
Chem z 1 .15 .15
分析Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？パラメータ推定値を元のデータテーブルに保存する直接的な方法はありません。 代わりに、それらを新しいデータテーブルに保存し、[テーブル]> [結合]を選択して、列を一致させて結合します。
応答の周辺分布を決定することの利点はわかりません。 その評価はあなたの仮定に対するものですか？
線形回帰は、残差（推定誤差）が正規分布していることを前提としています。 正規分布はエラーのモデルです。 通常の平均誤差はゼロであり、通常の誤差分散は一定です。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？データセットを探索しているときにパラメーター推定値を確認するというアイデアが本当に気に入っています。 毎日記録されている名目値は、すでにタイプごとにクラスター化されており、「タイプ」の1つは他のタイプよりも著しく低い値を持っていますが、将来このようなデータを探索する方法を知りたいです。 タイプとネストを除外してモデルを再実行しました。
2番目のサンプリングイベント（day2 * chemical X）との相互作用として、各化学物質のモデルパラメータ全体の推定値と各化学物質の1つの推定値があります。 新しいデータテーブルを生成する代わりに、パラメータ推定値を現在のデータテーブルに保存する方法があるかどうかを尋ねたいと思いましたか？ 100種類の化学物質のそれぞれについて「タイプ」を手動で再コーディングする必要がなく、現在のシートに保存する方法があるはずだと思うので、質問しています。
正常性について：
私はこれを名目上の記録されたデータ値（非正規）で実行していますが、対数変換された場合でもデータは非正規です：
ただし、眼球テストでは、確かに「より正常」であるため、ログ変換されたデータに対してこれらのテストを実行する必要があることがわかります。
これが線形混合モデルになると確信していますか？ 私の理解では、現在のモデル全体にはランダム効果がないため、これは連続とカテゴリの両方の説明変数を持つ線形モデルになります（日は連続で、農薬とタイプはカテゴリです：
最小二乗回帰は正規分布の残差を想定していませんが、ノンパラメトリックデータの最適なモデルではない可能性があることを思い出します。 これについてどう思いますか？
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？Typeとネストされた農薬をTypeに含めたのが好きです。 それは明らかにデータのモデルと解釈を改善します。 別の方法は、型を課す代わりに「発見」することです。 たとえば、モデルからTypeを省略してから、パラメーター推定値を新しいデータテーブルに保存し、グラフ化することができます。 [色]ロールでグラフにタイプを追加するときにパターンを探します。
「私のデータが正常ではない」とはどういう意味ですか？ 線形混合モデルの関連する仮定は、誤差が正規分布しているというものです。 この仮定を検証するために、残差の分布または応答を分析しましたか？
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？混乱マークを追加してすみません！ データが不足している農薬を取り除くと、それが実行されました。 よろしくお願いします。
「タイプ」は、各農薬を分類できる幅広い農薬クラスです。 その変数について言及するのを忘れました。 したがって、私が実行した他のテストに基づいてかなりの変動を説明しているので、各農薬をその分類の下にネストするのが良いと思います。 最後の質問：私のデータは非正規分布であり、ネストされた回帰モデルを実行しているため、ANOVAの代わりにノンパラメトリック検定を使用して回帰の差異を検定する必要があります。 このタイプの比較に適したノンパラメトリックはありますか？ あなたのご親切に感謝しますRe：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？あなたは状況を変え続けます。 タイプとは何ですか？ それは本当に農薬と入れ子になっていますか？
データには、最初に示したものよりも何かがあります。 あなたは3つの別々の日に多くの農薬を観察しました。 私が示したモデルは、データの問題がない限り機能するはずです。 データがありませんか？ 日の値が異なりますか？
この状況では、農薬はランダム効果ではありません。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？
ネストされた双方向分散分析が私のニーズに合うと思います。 しかし、なぜネストされていないものに過剰適合したのだろうか？ あなたが考えを持っているなら私に知らせてください
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？日を継続的に変更する場合でも、過剰適合になります。
興味深いことに、農薬のタイプ（名目分類）の下でネストされたランダム効果として農薬をモデル化し、反復測定混合モデルのように比較を構造化すると、意味のある結果が得られます。
私の一部は、この場合、農薬はランダムであってはならないと考えているので、私は矛盾した考えです。 しかし、多分私が興味を持っている質問はそうあるべきです。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？ごめんなさい。 双方向ANOVAモデルは最も効率的ではなく、限られたデータしか得られません。 レプリケーションがないため、最初のアプローチではモデルが飽和状態になります。
代わりに、Dayを連続線形固定効果として扱うのが妥当です。Dayのモデリングタイプが、名目または順序ではなく、連続であることを確認してください。 次に、最初に説明したのと同じ手順に従います。 次のような結果が得られるはずです。
これらの結果は、Chemレベル間で応答に違いがあることを示唆していますが、Dayでは大きな違いはありません。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？そのようにしようとすると、過剰適合になります。 いくつかのテストでは2番目の時点が欠落しており、サンプリングポイント間で測定値が変化しなかった場合、値の多くは繰り返されます。 それがこの結果につながるのかどうか疑問に思います。 日変数のDFがないのは非常に奇妙です。 助言がありますか？ ありがとうございました！
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？相互作用を伴う固定効果としてChemとDayを使用して、分析を双方向ANOVAとして設定します。 つまり、Chem、Day、Yの3つの列です。 次に、[分析]>[モデルの適合]を選択します。 Yを選択してYをクリックします。ChemとDayを選択し、マクロ>階乗をクリックします。 [実行]をクリックします。
DayおよびChem*Dayの用語の効果テストを評価します。
