Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeBon après-midi,
J'ai un ensemble de données dans lequel un groupe a été exposé à différentes doses d'un composé, et deux paramètres d'intérêt différents (les deux réponses binaires) ont été mesurés (le tableau de données est ci-dessous et le fichier .jmp avec l'ensemble de données est joint).J'ai effectué des analyses dose-réponse individuelles sur chacun pour estimer la DE50 (ajustement log-probit à l'aide de GLM).J'aimerais également comparer les courbes dose-réponse, mais je ne suis pas sûr de la meilleure façon d'aborder cela puisque les deux paramètres concernent la même population.Toute orientation serait grandement appréciée.
Modélisation statistique avancéeMélange et nettoyage des donnéesExploration et visualisation des donnéesPersonnalisation de masseIngénierie Qualité et ProcédésObjet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeAu final comparer les prédictions inverses, c'est ce qui m'intéresse, mais j'aimerais aussi savoir comment comparer les courbes.Votre réponse précédente a été utile à cet égard.
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeJe suis toujours confus, après tout. Ma réponse précédente concerne la comparaison des courbes (c'est-à-dire les modèles), mais vous voulez savoir si la prédiction inverse (par exemple, ED50) est différente
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeOK, merci d'avoir clarifié votre besoin.
Je pense que le moyen le plus simple est d'introduire une variable Courbe et de la croiser avec les autres termes du modèle. Par exemple, si le prédicteur linéaire de mon modèle est B0 + B1 + B1^2, je le développerais avec des termes sous cette forme B0 + Courbe + B1 + B1^2 + Courbe*B1 + Courbe*B1^s. Les tests d'effet vous diront si les estimations dépendent de la courbe. Si les estimations des nouveaux termes ne sont pas significatives, alors il n’y a pas de différence dans les courbes.
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeSalut,
Désolé pour la confusion.Je ne parlais pas de deux types de modèles distincts - j'aimerais utiliser un log-probit pour ajuster les données dose-réponse pour chaque type de réponse.
Ce que je veux savoir, c'est si les ajustements dose-réponse pour les deux réponses sont différents l'un de l'autre - c'est-à-dire que la DE50 pour la première réponse est inférieure à celle de l'autre réponse ?J'ai pensé à insérer la réponse comme variable fictive, mais je ne savais pas si c'était correct puisque les réponses sont appariées dans la même population.
Merci beaucoup.
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeJe suis toujours confus car votre exemple inclut plus d'une réponse, mais un seul type de modèle (GLM binaire avec fonction de lien Probit).
Une approche pour comparer les modèles consiste à former une hiérarchie de termes, puis à tester des sous-modèles au sein de cette hiérarchie, puis à évaluer le changement global dans les performances du modèle ou l'importance des termes individuels. Par exemple, l’évaluation de la dégradation linéaire d’une substance médicamenteuse pourrait postuler un modèle d’activité = interception + lot + temps + lot*temps + erreur. Ce modèle est hiérarchique. Si le terme lot*temps n'est pas jugé significatif, il peut alors être supprimé pour créer un meilleur modèle et les pentes dépendant du lot sont inutiles.
Une autre approche consiste à utiliser un critère de sélection de modèle tel que l'AICc à des fins de comparaison (plus petit est mieux). Ce n’est cependant pas une statistique à déduire. L'hypothèse est que tous les modèles utilisent le même Y mais les modèles peuvent varier (régression linéaire, partition, réseau neuronal, etc.).
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeSalut,
Désolé pour la réponse tardive.De manière générale, j'aimerais savoir s'il est possible de dire statistiquement si différents modèles dose-réponse décrivent le mieux les données.Si différents modèles sont les meilleurs pour décrire les données, j'aimerais pouvoir comparer des paramètres spécifiques tels que l'ED50 et éventuellement la pente.
Merci pour votre aide.
Objet : Comparaison des courbes dose-réponse pour différents paramètres au sein d'un même groupeQu'est-ce que " aimerait également comparer les courbes dose-réponse " signifie pour vous? De quelle manière les compareriez-vous ? Quel aspect des courbes doit être comparé ?
