과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목변수의 중요한 효과를 선별합니다.안녕하세요,
저는 JMP를 처음 접하고 통계 분석에 대해 배우고 있습니다. 내가 달성하려는 목표에 대한 몇 가지 조언을 원합니다.
제가 박테리아를 이용하여 단백질을 발현시키는 작업을 하고 있다고 가정해 보겠습니다.
하나의 응답이 있습니다: 수율(mg/mL)
나는 박테리아의 발현을 조절하는 여러 (명목상) 요소를 가지고 있습니다.
- 발현 프로모터 유형: PromA, PromB, PromC, PromD, ... 등(20개 이상의 선택 가능)
- 터미네이터 유형 : Term1, Term2, Term3, Term4, Term5
- 박테리아의 종류 : BactX, BactY, BactZ.
나는 프로모터, 터미네이터 및 박테리아의 가능한 다양한 조합을 사용하여 단백질을 발현했으며 각 실험에 대한 수율을 측정했습니다. 대부분의 조합은 여러 번 테스트되었습니다(조합당 3~50회 반복).
이미 많은 데이터가 있고, 수율을 극대화하는 방법을 설명하기 위해 중요한 효과와 변수 간의 관계를 선별하고 싶습니다. 실험을 생성하기 위해 DOE 기능을 사용하지 않았습니다. 이것은 과거 데이터입니다.
어떻게 진행해야 하는지에 대한 힌트가 있나요? 기꺼이 비디오를 보거나 여러분의 제안을 읽어보겠습니다.
감사합니다 !
소비자 및 시장 조사실험 설계Re: 과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목 변수의 중요한 효과를 선별합니다.한 가지 더 조언하자면... 데이터를 통계적으로 조사하기 전에 데이터가 실질적인 유의성 임계값을 충족하는지 확인하세요. 추가 분석을 보장할 만큼 측정값의 변동이 충분합니까? 그렇다면 먼저 데이터를 살펴보세요. 그래프 빌더를 사용하여 데이터의 패턴과 독립 변수와의 가능한 연관성을 찾습니다. 또한 요약하기 전에 반복의 일관성을 검사하십시오(간단한 범위 차트를 사용해 보십시오.)Re: 과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목 변수의 중요한 효과를 선별합니다.안녕 @HadleyMyers ,
이것이 바로 제가 달성하려는 것입니다. JMP Pro를 사용할 수 없어서 조금 아쉽지만, JMP Pro가 데이터를 어떻게 처리하는지 보는 것은 확실히 도움이 됩니다. 감사해요 !
Re: 과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목 변수의 중요한 효과를 선별합니다.안녕하세요, 스텟맨님,
1. 생활 시스템을 다루다 보니 통제할 수 없는 변수가 많다. 실제 측정값은 매우 정확하지만 표현은 배치마다 다를 수 있습니다.
2. 매주 별도로 수행된 반복과 독립적인 데이터 포인트입니다.
3. 데이터를 정리하고 현재 각 조합별 수율 평균을 계산하는 중입니다. 각 데이터 포인트를 다루기 전에 이에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.
4. 저는 통계 분석에 대한 경험이 거의 없고 다양한 모델을 잘 이해하지 못하기 때문에 배워야 할 것이 많습니다. 귀하가 공유한 링크부터 시작하겠습니다. 내가 본 바에 따르면 거기서 시작하는 것이 얼마나 합리적인지 알 수 있었습니다!
5. 좋은 팁입니다. DOE를 사용하여 결과를 재현/확인하고 싶습니다.
감사해요 !
Re: 과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목 변수의 중요한 효과를 선별합니다.안녕,
비디오 여기 귀하와 매우 유사한 상황을 설명합니다.JMP Pro 16의 모델 스크리닝 플랫폼을 사용하지만 아직 JMP Pro가 없더라도 분석을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Re: 과거 데이터를 사용하여 1개의 연속 반응을 갖는 여러 명목 변수의 중요한 효과를 선별합니다.커뮤니티에 오신 것을 환영합니다 @마리-이브 ! 몇 가지 생각:
1. 측정 시스템에 대해 얼마나 확신하시나요?
2. 유사한 조합에 대한 여러 결과가 반복됩니까, 아니면 반복됩니까(독립적인 데이터 포인트입니까?)?
3. 먼저 해당 데이터 포인트를 살펴본 다음 이를 요약하여 요인 조합 효과를 살펴볼 수 있습니다.
4. 일반적으로 과거 데이터 세트를 사용하여 회귀 분석(표준 최소 제곱 또는 로지스틱)으로 시작합니다.
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-personalities.shtml
염두에 두고 있는 모델이 있나요? 어떤 요소/조합이 의미가 있는지 생각해 보셨나요? 모델 효과의 순위를 매겼습니까? 저는 1차 모델로 시작한 다음 상호작용 효과를 확대하겠습니다.
5. "데이터를 고문"한 후에는 결과를 재현하기 위해 설계된 실험을 계획하겠습니다.
