동일한 그룹 내의 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교좋은 오후에요,
나는 그룹이 화합물의 다른 복용량에 노출된 데이터 세트를 가지고 있으며 두 개의 다른 관심 끝점(둘 다 이진 응답)이 측정되었습니다(데이터 테이블은 아래에 있으며 데이터 세트가 있는 .jmp 파일이 첨부됨).나는 ED50(GLM을 사용한 로그-프로빗 적합)을 추정하기 위해 각각에 대해 개별 용량-반응 분석을 실행했습니다.또한 용량 반응 곡선을 비교하고 싶지만 두 종점이 동일한 모집단에 있기 때문에 이에 접근하는 가장 좋은 방법이 확실하지 않습니다.어떤 지침이라도 대단히 감사하겠습니다.
해석학Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교궁극적으로 역 예측을 비교하는 것이 내가 관심을 갖는 것이지만 곡선을 비교하는 방법도 알고 싶습니다.그런 점에서 귀하의 이전 답변이 도움이 되었습니다.
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교결국 나는 여전히 혼란 스럽습니다. 내 이전 대답은 곡선(즉, 모델)을 비교하는 것에 관한 것이지만 역 예측(예: ED50)이 다른지 알고 싶습니다.
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교알겠습니다. 필요 사항을 명확히 해 주셔서 감사합니다.
가장 간단한 방법은 곡선 변수를 도입하고 모델의 다른 항과 교차하는 것입니다. 예를 들어 내 모델의 선형 예측 변수가 B0 + B1 + B1^2인 경우 용어를 사용하여 B0 + Curve + B1 + B1^2 + Curve*B1 + Curve*B1^s 형식으로 확장합니다. 효과 테스트는 추정치가 곡선에 의존하는지 여부를 알려줍니다. 새 항의 추정치가 유의하지 않으면 곡선에 그러한 차이가 없습니다.
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교안녕,
혼란을 드려 죄송합니다.나는 두 개의 개별 모델 유형을 의미하지 않았습니다. 각 응답 유형에 대한 용량-반응 데이터에 맞추기 위해 로그 프로빗을 사용하고 싶습니다.
내가 알고 싶은 것은 두 반응에 대한 용량-반응 맞춤이 서로 다른 경우입니다. 즉, 첫 번째 반응의 ED50이 다른 반응의 ED50보다 낮습니까?응답을 더미 변수로 넣는 것에 대해 생각했지만 응답이 동일한 모집단에서 쌍을 이루기 때문에 이것이 올바른지 확신할 수 없었습니다.
매우 감사합니다.
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교귀하의 예에는 하나 이상의 응답이 포함되어 있지만 한 가지 유형의 모델(Probit 링크 기능이 있는 이진 GLM)만 포함되어 있기 때문에 여전히 혼란스럽습니다.
모델을 비교하는 한 가지 방법은 용어의 계층을 형성한 다음 이 계층 내에서 하위 모델을 테스트한 다음 모델 성능의 전반적인 변화 또는 개별 용어의 중요성을 평가하는 것입니다. 예를 들어, 약물 물질의 선형 분해를 평가하는 것은 역가 = 절편 + 배치 + 시간 + 배치*시간 + 오차의 모델을 가정할 수 있습니다. 이 모델은 계층적입니다. 배치*시간 기간이 중요하지 않은 것으로 간주되면 더 나은 모델을 만들기 위해 제거할 수 있으며 배치 종속 기울기가 필요하지 않습니다.
또 다른 접근 방식은 비교를 위해 AICc와 같은 모델 선택 기준을 사용하는 것입니다(작을수록 좋음). 하지만 추론을 위한 통계는 아닙니다. 모든 모델이 동일한 Y를 사용하지만 모델이 다를 수 있다고 가정합니다(선형 회귀, 분할, 신경망 등).
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교안녕,
답변이 늦어 죄송합니다.일반적으로 다른 용량 반응 모델이 데이터를 가장 잘 설명하는지 통계적으로 말할 수 있는지 알고 싶습니다.다른 모델이 데이터를 설명하는 데 가장 적합하다면 ED50 및 가능하면 기울기와 같은 특정 매개변수를 비교할 수 있기를 바랍니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다.
Re: 동일한 그룹 내에서 서로 다른 종점에 대한 용량-반응 곡선 비교"은(는) 무슨 뜻인가요? 또한 용량 반응 곡선을 비교하고 싶습니다. "당신에게 의미? 당신은 그것들을 어떤 방식으로 비교할 것인가? 곡선의 어떤 측면을 비교해야 합니까?
