Esegui lo screening per effetti importanti da più variabili nominali con 1 risposta continua, utilizzando dati storiciCiao,
Sono nuovo in JMP e sto imparando a conoscere l'analisi statistica. Vorrei alcuni suggerimenti su ciò che sto cercando di ottenere.
Diciamo che sto lavorando per esprimere una proteina usando un batterio.
Ho una risposta: Resa (mg / mL)
Ho più elementi (nominali) che regolano l'espressione nei batteri:
- Tipo di promotori di espressioni: PromA, PromB, PromC, PromD, ... ecc. (Ho più di 20 scelte)
- Tipo di terminatore: Term1, Term2, Term3, Term4, Term5
- Tipo di batteri: BactX, BactY, BactZ.
Ho espresso la proteina utilizzando molte delle possibili combinazioni di promotori, terminatori e batteri e ho misurato la resa per ogni prova. La maggior parte delle combinazioni è stata testata più volte (da 3 a 50 repliche per combinazione)
Dispongo già di molti dati e vorrei esaminare gli effetti importanti e le relazioni tra le variabili per spiegare come massimizzare i rendimenti. Non ho utilizzato la funzione DOE per creare l'esperimento, si tratta di dati storici.
Qualche suggerimento su come dovrei procedere? Sarò felice di guardare video o leggere i tuoi suggerimenti.
Grazie !
AnalyticsDOEOggetto: Screen per effetti importanti da più variabili nominali con 1 risposta continua, utilizzando dati storiciBenvenuto nella comunità @ Marie-Eve ! Solo alcuni pensieri:
1. Qual è la tua fiducia nel sistema di misurazione?
2. I risultati multipli per combinazioni simili si ripetono o si replicano (sono punti dati indipendenti o no)?
3. Potrei prima esaminare quei punti dati e poi riassumerli per esaminare gli effetti della combinazione di fattori.
4. Di solito con i set di dati storici inizio con la regressione (minimi quadrati standard o logistica):
https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/generalized-regression-models.shtml#
https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/overview-of-the-nominal-and-ordinal-logistic-personality.shtml
Hai in mente un modello? Hai pensato a quali fattori / combinazioni hanno senso? Hai ordinato di rango gli effetti del modello? Comincerei con i modelli del primo ordine e poi li potrei aumentare con gli effetti di interazione.
5. Dopo aver "torturato i dati", pianificherei esperimenti progettati per replicare i risultati.
Oggetto: Screen per effetti importanti da più variabili nominali con 1 risposta continua, utilizzando dati storiciCiao,
Il video Qui descrive una situazione molto simile alla tua.Utilizza la piattaforma di screening dei modelli in JMP Pro 16, ma anche se non hai ancora JMP Pro, questo può aiutarti a iniziare la tua analisi.
Oggetto: Screen per effetti importanti da più variabili nominali con 1 risposta continua, utilizzando dati storiciCiao statman,
1. Ci sono molte variabili incontrollate perché lavoriamo con sistemi viventi. La misura effettiva è molto precisa ma l'espressione può variare da lotto a lotto.
2. Sono punti dati indipendenti dalle ripetizioni condotte separatamente settimana dopo settimana
3. Ho riassunto i dati e attualmente sto lavorando sulla media del rendimento per ciascuna combinazione. Approfondirò questo aspetto prima di trattare ogni punto dati.
4. Ho poca esperienza con l'analisi statistica e non capisco davvero i diversi modelli, quindi ho molto da imparare, inizierò con quei link che hai condiviso. Da quello che ho visto, posso vedere come avrebbe senso iniziare da lì!
5. Buon suggerimento, vorrò sicuramente usare DOE per replicare / confermare i risultati.
Grazie !
Oggetto: Screen per effetti importanti da più variabili nominali con 1 risposta continua, utilizzando dati storiciCiao @ HadleyMyers ,
Questo è ESATTAMENTE quello che sto cercando di ottenere. Sono un po 'dispiaciuto di non poter usare JMP Pro, ma sicuramente aiuta a vedere come elaborano i dati. Grazie !
