履歴データを使用して、1 つの連続応答による複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングします。こんにちは、
私は JMP を初めて使用し、統計分析について学んでいます。 私が達成しようとしていることについていくつかの指針が必要です。
細菌を使用してタンパク質を発現させることに取り組んでいるとします。
答えは 1 つです: 収量 (mg/mL)
細菌の発現を制御する複数の（名目上の）要素があります。
- 発現プロモーターの種類 : PromA、PromB、PromC、PromD など (20 以上の選択肢があります)
- ターミネータの種類 : Term1、Term2、Term3、Term4、Term5
- 細菌の種類 : BactX、BactY、BactZ。
私は、プロモーター、ターミネーター、細菌の考えられる組み合わせの多くを使用してタンパク質を発現させ、各試行の収量を測定しました。 ほとんどの組み合わせは数回テストされました (組み合わせごとに 3 ～ 50 回の反復)
すでに大量のデータがあるので、重要な効果と変数間の関係をスクリーニングして、収量を最大化する方法を説明したいと考えています。 実験の作成に DOE 機能を使用したわけではありません。これは履歴データです。
どのように進めるべきかについてのヒントはありますか? 喜んでビデオを見たり、あなたの提案を読んだりします。
ありがとう ！
消費者および市場調査実験計画法Re: 過去のデータを使用して、1 つの連続応答で複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングするもう 1 つアドバイスを...データを統計的に検査する前に、データが実質的な有意性のしきい値を満たしていることを確認してください。 測定値の変動はさらなる分析を保証するのに十分ですか? 存在する場合は、まずデータを調べます。 グラフ ビルダーを使用して、データ内のパターンと独立変数との関連の可能性を探します。 また、要約する前に、繰り返しの一貫性を調べます (単純な範囲グラフを試してください)。Re: 過去のデータを使用して、1 つの連続応答で複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングするこんにちは@HadleyMyers 、
これはまさに私が達成しようとしていることです。 JMP Pro を使用できないのは少し残念ですが、データがどのように処理されるかを確認するのには確かに役立ちます。 ありがとう ！
Re: 過去のデータを使用して、1 つの連続応答で複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングするこんにちは、スタットマンです。
1. 生きたシステムを扱うため、制御できない変数がたくさんあります。 実際の測定は非常に正確ですが、式はバッチごとに異なる場合があります。
2. これらは毎週別々に実施された繰り返しからの独立したデータポイントです
3. データを要約し、現在、各組み合わせの収量平均を計算中です。 各データポイントを扱う前に、これについてさらに詳しく見ていきます。
4. 私は統計分析の経験がほとんどなく、さまざまなモデルをよく理解していないので、学ぶべきことがたくさんあります。共有したリンクから始めます。 これまで見てきたことから、そこから始めるのがいかに理にかなっているかがわかります。
5. 良いヒントです。結果を再現/確認するには DOE を使用したいと思います。
ありがとう ！
Re: 過去のデータを使用して、1 つの連続応答で複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングするこんにちは、
ビデオここあなたとよく似た状況を説明しています。JMP Pro 16 のモデル スクリーニング プラットフォームを使用しますが、JMP Pro をまだ持っていない場合でも、これは分析を開始するのに役立ちます。
Re: 過去のデータを使用して、1 つの連続応答で複数の名目変数からの重要な効果をスクリーニングするコミュニティへようこそ@マリー・イブ！ ほんの少し考えてみます:
1. 測定システムにどの程度自信がありますか?
2. 類似した組み合わせに対する複数の結果は、反復または複製されていますか (独立したデータ ポイントかどうか)。
3. 最初にこれらのデータ ポイントを確認し、それからそれらを要約して因子の組み合わせの効果を確認することもできます。
4. 通常、履歴データセットでは、回帰 (標準の最小二乗法またはロジスティック) から始めます。
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
考えているモデルはありますか？ どのような要素や組み合わせが意味があるのか考えたことがありますか? モデル効果をランク付けしましたか? 私なら一次モデルから始めて、それから相互作用効果を加えていきます。
5. 「データを拷問」した後、結果を再現するための実験を計画します。
