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Besoin d'aide pour les mesures répétées

Salut,

un client se trouve dans la situation suivante:

plusieurs Produits (X_1, V_1_0 à V_1_19) seront testés avec 5 boîtes de culture chacune (X_3, 1 à 5) plus de 4 fois (X_14-X_17, par exemple 0, 12, 48, ... h). Il y a plusieurs facteurs qu'ils veulent savoir lesquels d'entre eux et comment ils influencent les résultats (X_4-X_7).

Comment configurer au mieux ce modèle? Vous utilisez MANOVA ou utilisez LS avec des effets aléatoires? Lors de l'empilement et de l'ajout des facteurs à mon modèle, il y a des problèmes de singularité.  

Veuillez d'abord vous en tenir à la fonctionnalité JMP.

J'ai aussi pensé à FDE mais je pense que les données sont trop peu nombreuses pour obtenir un bon modèle à mes yeux.

 

@DonMcCormack @julien

 

 

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

Salut Martine,

Je suis un peu confus par les données (cela peut être dû au processus d'anonymisation).Je reculerais d'un pas et m'assurerais que le client a une déclaration claire de ce qu'il essaie de faire.Voici quelques questions qui me sont venues à l'esprit alors que j'essayais de donner un sens aux données...

1. Chaque produit doit-il être considéré ensemble ou individuellement ?

2. Quel est le résultat d'intérêt? Est-ce la valeur mesurée à chaque point dans le temps ou est-ce un taux de croissance ou le moment où la croissance atteint un certain point, ou un pourcentage de changement (pour faire des comparaisons entre les produits) ?

3. Cela ressemble à X14 = réponse pour le moment 1, X15 = réponse pour le moment 2, etc. (ce qui correspond à votre utilisation empilée des données). Pouvez-vous remplacer par les valeurs de temps ?

4. les X4 - X7 semblent être des niveaux spécifiques par produit - mis sur une échelle standardisée ??

5. Je pense que vous essayez de comprendre l'impact de X4 - X7 sur les réponses, comme indiqué dans la capture d'écran ci-jointe...

6. peut-être que FDE fonctionnerait après avoir effectué les étapes 3 et 4 ?

 

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

salut @karencopeland ,

J'essaie de répondre aux questions.

1. Chaque produit doit-il être considéré ensemble ou individuellement ?

Les produits (X_1) sont classés par types de produits (X_2)

2. Quel est le résultat d'intérêt? Est-ce la valeur mesurée à chaque point dans le temps ou est-ce un taux de croissance ou le moment où la croissance atteint un certain point, ou un pourcentage de changement (pour faire des comparaisons entre les produits) ?

Je vais vérifier cela à nouveau, mais ce que j'ai compris, elle veut savoir pour chaque produit si les facteurs X4-X7 sont nécessaires et comment ils affectent le résultat des cultures. Le comportement idéal est plat pour les 3 premiers points temporels jusqu'au dernier point temporel qui devrait être élevé. Si tout est plat, cela n'a pas fonctionné.

3. Cela ressemble à X14 = réponse pour le moment 1, X15 = réponse pour le moment 2, etc. (ce qui correspond à votre utilisation empilée des données). Pouvez-vous remplacer par les valeurs de temps ?

0, 4, 24, 168 minutes

4. les X4 - X7 semblent être des niveaux spécifiques par produit - mis sur une échelle standardisée ??

Vous pouvez penser à une expérience où un produit a un réglage de X_4-X_7 et sera testé dans 5 boîtes de culture en parallèle, chacune mesurée à 4 points dans le temps. Le produit suivant a un autre réglage différent de X_4-X_7 et est à nouveau testé dans 5 boîtes de culture et mesuré 4 fois.

Cela dit, les 5 plats sont utilisés pour voir la variation se produire pour un réglage. Et les produits sont traités par les 4 facteurs et il est intéressant de savoir ce qui affecte le plus le résultat et en quoi cela diffère pour chaque produit. Par exemple, si un réglage élevé de X_4 aurait un effet positif sur le produit A, est-ce également vrai pour le produit B ou ne devrait-il pas y être utilisé

5. Je pense que vous essayez de comprendre l'impact de X4 - X7 sur les réponses, comme indiqué dans la capture d'écran ci-jointe...

oui, mais j'ai trop peu de degrés de liberté pour vérifier cela

6. peut-être que FDE fonctionnerait après avoir effectué les étapes 3 et 4 ?

Je pense que les modèles ne sont pas assez précis avec seulement 2 nœuds à régler. (voir fichier joint StackedForFDE). J'ai brièvement vérifié la normalisation mais je n'ai pas vu d'avantage pour le modèle ici.

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

En termes de modèles MANOVA vs. mixtes, je m'en remets à la méthode statistique pour l'analyse des mesures répétées (CS Davis, 2002, Springer) qui indique que MANOVA est sous-alimenté par rapport aux modèles mixtes. Personnellement, je trouve MANOVA plus difficile à interpréter et je préfère une approche de modélisation linéaire. Cela dit, vous serez limité en ce qui concerne les structures de covariance dans JMP, avec uniquement la symétrie composée disponible. JMP Pro dispose d'un ensemble standard de structures de covariance pour les mesures répétées, mais pas autant que SAS. J'ai rédigé un article de Discovery il y a quelques années sur ce sujet. BTW, il y a un chapitre dans le livre de Davis sur la modélisation de la courbe de croissance.

FDE ? Je pense que ce serait une option viable, mais vous pouvez rencontrer des problèmes si les gens posent des questions sur les différences statistiques. De plus, selon l'industrie, des modèles standard peuvent être utilisés car les paramètres ont des interprétations particulières.

Cela vient-il d'une industrie réglementée? Si c'est le cas, il pourrait y avoir une procédure d'exploitation standard pour modéliser les données.

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

Après avoir examiné les données et les commentaires d'un peu plus près, je pense que vous allez avoir des problèmes à essayer d'ajuster ces données. Les réponses semblent être des valeurs de pourcentage très discrètes, ce qui peut être mieux ajusté en les considérant comme ordinales. Si vous les traitez comme continus, vous devrez utiliser un modèle mixte non gaussien (Beta ?). Les niveaux sont propres au produit, vous ne pouvez donc adapter que les facteurs ou les niveaux du produit, mais pas les deux.

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

J'ai regardé les données. Le modèle avec le sujet étant un effet aléatoire comme vous l'avez spécifié pour les mesures répétées qui suppose une structure CS peut en fait être ajusté avec la suppression de quatre effets fixes, X4-X7.Il y a une absence totale de variabilité sur ces effets fixes par ID de sujet X__3[X__1] , ce qui est montré dans le rapport de singularité du JMP.

Re: Besoin d'aide pour les mesures répétées

Il s'agit d'essayer de modéliser avant de comprendre les données. Il semble que chaque produit soit une combinaison unique de X4 - X7, certains produits fonctionnent (c'est-à-dire qu'ils atteignent 100 unités avant la fin du temps) et d'autres non. La question est alors de savoir quelles combinaisons de X4 -X7 sont "bonnes" et lesquelles sont "mauvaises".Je ne vois pas cela s'intégrer dans un modèle propre ....