Comparación de curvas de dosis-respuesta para diferentes criterios de valoración dentro del mismo grupoBuenas tardes,
Tengo un conjunto de datos en el que un grupo ha estado expuesto a diferentes dosis de un compuesto, y se midieron dos puntos finales de interés diferentes (ambas respuestas binarias) (la tabla de datos se encuentra a continuación y se adjunta el archivo .jmp con el conjunto de datos).He realizado análisis de dosis-respuesta individuales en cada uno para estimar la DE50 (ajuste log-probit usando GLM).También me gustaría comparar las curvas de respuesta a la dosis, pero no estoy seguro de cuál es la mejor manera de abordar esto, ya que los dos criterios de valoración se encuentran en la misma población.Cualquier orientación sería muy apreciada.
AnalíticaRe: Comparación de curvas de dosis-respuesta para diferentes criterios de valoración dentro del mismo grupoQue hace " también quisiera comparar las curvas de respuesta a la dosis "¿Significa para ti? ¿De qué manera los compararías? ¿Qué aspecto de las curvas se va a comparar?
Re: Comparación de curvas de dosis-respuesta para diferentes criterios de valoración dentro del mismo grupoHola,
Lo siento por la respuesta demorada.En general, me gustaría saber si es posible decir estadísticamente si los diferentes modelos de respuesta a la dosis describen mejor los datos.Si diferentes modelos son los mejores para describir los datos, me gustaría poder comparar parámetros específicos como el ED50 y posiblemente la pendiente.
Gracias por tu ayuda.
Re: Comparación de curvas de dosis-respuesta para diferentes criterios de valoración dentro del mismo grupoTodavía estoy confundido porque su ejemplo incluye más de una respuesta, pero solo un tipo de modelo (GLM binario con función de enlace Probit).
Un enfoque para comparar modelos es formar una jerarquía de términos y luego probar los submodelos dentro de esta jerarquía y luego evaluar el cambio general en el rendimiento del modelo o la importancia de los términos individuales. Por ejemplo, evaluar la degradación lineal de una sustancia farmacéutica podría postular un modelo de potencia = intercepción + lote + tiempo + lote * tiempo + error. Este modelo es jerárquico. Si el plazo del lote * no se considera significativo, entonces se puede eliminar para hacer un mejor modelo y las pendientes dependientes del lote son innecesarias.
Otro enfoque es utilizar un criterio de selección de modelo como AICc para la comparación (cuanto más pequeño, mejor). Sin embargo, no es una estadística para inferencia. El supuesto es que todos los modelos usan la misma Y pero los modelos pueden variar (regresión lineal, partición, red neuronal, etcétera).
Re: Comparación de curvas de dosis-respuesta para diferentes criterios de valoración dentro del mismo grupoHola,
Perdón por la confusion.No quise decir dos tipos de modelos separados; me gustaría usar un log-probit para ajustar los datos de dosis-respuesta para cada tipo de respuesta.
Lo que quiero saber es si los ajustes de dosis-respuesta para las dos respuestas son diferentes entre sí, es decir, ¿es la DE50 de la primera respuesta más baja que la de la otra respuesta?Pensé en poner la respuesta como una variable ficticia, pero no estaba seguro de si esto era correcto ya que las respuestas están emparejadas en la misma población.
Muchas gracias.
