¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Tenemos un experimento que prueba la respuesta de una población a una sustancia química con tres puntos de muestreo en el tiempo. Las mediciones en estos puntos de tiempo son la dosis con un efecto significativo en la población de prueba.
Quiero saber si las mediciones en el primer y último punto de tiempo (punto de tiempo medio también) son normalmente iguales o diferentes. Se ahorraría dinero finalizar el experimento en el punto de muestreo 1 si los resultados suelen ser representativos de los puntos de tiempo posteriores (2 o 3). Tengo un gran conjunto de datos de prueba de 100 productos químicos en los que me gustaría hacer este análisis
No sé cómo estructurar esto y he pasado horas jugando con diferentes enfoques. Debido a que los valores de dosificación con un efecto no son aleatorios, dependen del rango de valores de dosificación seleccionados en el experimento, y la magnitud del efecto es una función de la respuesta del organismo a ese químico específico, creo que un anova de medidas repetidas es incorrecto. Además, los datos no son normales incluso después de la transformación del registro.Solo me importa si el valor es el mismo o diferente durante la duración del experimento.
¿Quizás un chi cuadrado sería el correcto aquí con un valor discreto "es lo mismo o no"? Tal vez una estadística de acuerdo, pero eso solo funcionaría con dos casos de tiempo. Solo me importa si el valor es el mismo o diferente en los tres puntos de tiempo
Esta es la estructura actual
Dosis con efecto
Día 10 Día 20 Día 30
Química x 0,5 0,5 0,3
Química 2 1 .2
Química z 1 .15 .15
AnalíticaRe: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?No existe una forma directa de guardar las estimaciones de los parámetros en la tabla de datos original. En su lugar, guárdelos en una nueva tabla de datos y luego seleccione Tablas > Unir para combinarlos haciendo coincidir las columnas.
Desconozco el beneficio de determinar la distribución marginal de la respuesta. ¿Es esa evaluación para una suposición tuya?
La regresión lineal supone que los residuos (error estimado) se distribuyen normalmente. La distribución normal es el modelo para los errores. El error medio normal es cero y la varianza del error normal es constante.
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Me gusta mucho la idea de mirar estimaciones de parámetros mientras exploro el conjunto de datos. Los valores nominales registrados cada día ya se agrupan según el tipo, uno de los "tipos" tiene valores que son notablemente más bajos que los otros tipos, pero me gustaría saber cómo explorar los datos como este para el futuro. Volví a ejecutar el modelo con la exclusión de tipo y anidamiento:
Tengo estimaciones de parámetros del modelo completo para cada químico y una estimación para cada químico como una interacción con el segundo evento de muestreo (día2*químico X). Quería preguntar si hay una manera de guardar las estimaciones de parámetros en mi tabla de datos actual en lugar de generar una nueva tabla de datos. Lo pregunto porque no quiero tener que volver a codificar manualmente el "tipo" para cada uno de los 100 productos químicos y me imagino que debe haber una manera de guardarlo en mi hoja actual (¡o no!).
Re la normalidad:
He estado ejecutando esto en los valores nominales de datos registrados (no normales), pero incluso cuando el registro se transformó, los datos no son normales:
Sin embargo, la prueba del globo ocular me dice que debería ejecutar estas pruebas en los datos transformados de registro porque es "más normal" seguro.
¿Estás seguro de que esto sería un modelo mixto lineal? Tengo entendido que debido a que no hay efectos aleatorios en todo el modelo actual, este sería un modelo lineal con variables explicativas continuas y categóricas (el día es continuo, el pesticida y el tipo son categóricos:
Recuerdo que la regresión de mínimos cuadrados no asume residuos normalmente distribuidos, pero podría no ser el modelo más óptimo para datos no paramétricos. ¿Cuáles son sus pensamientos sobre esto?
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Me gusta que hayas incluido Tipo y Pesticida anidado en Tipo. Obviamente mejora el modelo y la interpretación de los datos. Una alternativa es 'descubrir' tipos en lugar de imponer tipos. Por ejemplo, puede omitir Tipo del modelo, luego guardar las estimaciones de parámetros en una nueva tabla de datos y representarlas en un gráfico. Busque patrones mientras agrega Tipo al gráfico en la función Color.
¿Qué quiere decir con "mis datos no son normales"? La suposición relacionada en el modelo mixto lineal es que los errores se distribuyen normalmente. ¿Analizaste la distribución de los residuos o la respuesta para verificar esta suposición?
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?¡Perdón por agregar más confusión, Mark! Una vez que eliminé los pesticidas a los que les faltaban datos, se ejecutó. Agradezco mucho su ayuda.
"Tipo" es una clase de pesticida más amplia en la que se puede clasificar cada pesticida. Olvidé mencionar esa variable. Por lo tanto, creo que sería bueno anidar cada pesticida bajo su clasificación porque explica gran parte de la variación basada en otras pruebas que he realizado. Una última pregunta: debido a que mis datos no son normales y estoy ejecutando un modelo de regresión anidado, debo probar las diferencias en la regresión usando una prueba no paramétrica en lugar de un ANOVA. ¿Hay algún no paramétrico que sea bueno para este tipo de comparación? Gracias, de nuevo, por toda su ayudaRe: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Sigues cambiando la situación. ¿Qué es Tipo? ¿Está realmente anidado con pesticida?
Hay algo más en sus datos que lo que mostró inicialmente. Observó una cantidad de pesticidas en tres días separados. El modelo que mostré debería funcionar a menos que haya un problema de datos. ¿Datos perdidos? ¿Diferentes valores para el día?
El pesticida no es un efecto aleatorio en esta situación.
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?
Supongo que un anova bidireccional anidado funcionará para mis necesidades. Pero me pregunto por qué estaba sobreajustado con el no anidado. Hazme saber si tienes pensamientos
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Incluso cuando cambio de día a continuo, me sobreajuste:
Curiosamente, si modelo Pesticida como un efecto aleatorio anidado bajo el tipo de pesticida (clasificación nominal) y estructuro la comparación como un modelo mixto de medidas repetidas, obtengo resultados significativos:
Tengo un pensamiento conflictivo, porque una parte de mí piensa que el pesticida no debería ser aleatorio en este caso. Pero tal vez para la pregunta que me interesa debería ser.
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Lo siento. El modelo ANOVA de dos vías no es el más eficiente debido a los datos limitados que tiene. No hay replicación, por lo que mi primer enfoque da como resultado un modelo saturado.
En su lugar, es razonable tratar a Día como un efecto fijo lineal continuo. Asegúrese de que el tipo de modelado para Día sea Continuo, no Nominal u Ordinal. Luego siga los mismos pasos que describí por primera vez. Deberías obtener un resultado como este:
Estos resultados sugieren que hay una diferencia en la respuesta a través de los niveles de Chem, pero el Día no hace una diferencia significativa.
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Me sobreajuste cuando trato de hacerlo de esa manera. A algunas de las pruebas les falta el segundo punto de tiempo y muchos de los valores se repiten si la medición no cambió entre los puntos de muestreo. Me pregunto si eso es lo que conduce a este resultado. Es muy extraño que no tenga ningún DF para mi variable de día. ¿Alguna sugerencia? ¡Gracias!
Re: ¿Seleccionar una prueba para determinar cuándo finalizar un experimento?Configure el análisis como un ANOVA de dos vías, con Chem y Day como efectos fijos, con una interacción. Así que tres columnas: Chem, Day e Y. Luego seleccione Analizar > Ajustar modelo. Seleccione Y y haga clic en Y. Seleccione Chem and Day y haga clic en Macros > Factorial. Haga clic en Ejecutar.
Evalúe las pruebas de efectos para los términos Day y Chem*Day.
