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Come analizzo i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao,

 

Sono relativamente nuovo a JMP (attualmente utilizzo JMP 15) e ho difficoltà a identificare come analizzare i confronti accoppiati in cui ciascun soggetto del test ha una misura di controllo e una misura di intervento in ogni momento.

 

L'analisi eseguita sta esaminando il cambiamento della variabile continua misurata sul viso in un periodo di tempo definito, sappiamo per esperienza che questa variabile fluttua nel tempo indipendentemente dall'intervento, pertanto il viso viene diviso da sinistra e destra e l'intervento viene applicato a un lato del viso e l'altro lato non trattati come controllo interno. Pertanto ogni soggetto ha 2 misurazioni in ciascun punto temporale "intervento" e "controllo" e quindi viene misurato al basale e al T1 dopo una durata di trattamento predefinita.

Ho incluso un set fittizio di dati come allegato che mostra come vengono presentati i dati grezzi.

 

Voglio eseguire un'analisi che ci dirà se c'è una differenza significativa tra le misure di controllo e quelle di base all'interno dei trattamenti e quindi una differenza significativa nel cambiamento nel tempo tra i trattamenti.

Quando utilizzo il metodo di analisi delle coppie abbinate, riporto il confronto per ciascun trattamento al basale, ma non riesco a vedere un modo per ottenere anche l'analisi intervento vs controllo poiché i dati su cui stiamo lavorando sono riservati.

 

Dovrei invece utilizzare l'analisi del modello di adattamento per questo confronto, in caso affermativo come dovrei impostare il mio modello per ottenere un confronto accoppiato anziché un'analisi non accoppiata?

 

@Emmanuel_Romeu

Combinazione e pulizia dei datiIngegneria della qualità e dei processiRi: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Malcolm,

i risultati mi sembrano simili per entrambi, ovvero modelli misti con struttura di covarianza residua come istanza rispetto al metodo REML

come evidenziato di seguito

 

 

Il modello misto ti aiuterà a selezionare la struttura di covarianza più appropriata basata su AICc.

 

 

 

 

 

 

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Vedere Tabelle > Dividi. Questo comando creerà due nuove colonne di valori di risposta in base ai livelli nella colonna che indicano controllo o trattamento.

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Penso di aver trovato la mia soluzione dal primo post di Julian in risposta a questa domanda del 2017 Risolto: interpretazione della misura ripetuta MANOVA - Comunità di utenti JMP

 

Ho eseguito un nuovo adattamento dei minimi quadrati con effetti di soggetti casuali annidati nel trattamento, utilizzando un rapporto minimo con REML come metodo e questo sembra darmi la mia differenza tra i trattamenti nei test a effetto fisso e anche il mio T1vsT0 per ciascun trattamento nei test punto temporale*sezione trattamento.

 

Ho riattaccato il file Dummy.jmp con questa seconda analisi salvata. Ho interpretato tutto correttamente?

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Marco,

 

Mi scuso per non aver risposto prima, questo è il primo giorno in cui ho accesso a JMP dalla tua risposta. Apprezzo che le coppie abbinate si basino sulle differenze, visto che i miei dati grezzi hanno tutte le risposte in una singola colonna e poi una colonna che definisce quale punto temporale è una riga e una seconda colonna che definisce se la risposta proviene dal trattamento o dal controllo I Sto cercando di capire quanta pre-elaborazione dei dati dovrò fare prima di eseguire i confronti statistici.

 

Ora ho 3 diversi esempi JMP dei miei dati che, si spera, dimostreranno un po' meglio il problema che sto riscontrando.

 

Dummy 1 - I dati di risposta in una singola colonna e quindi non sono possibili coppie o manova corrispondenti. Ho salvato un confronto fattoriale completo dei minimi quadrati tra punto temporale e trattamento che mi fornisce valori p per T1Control v T0control e T1invervention v T0Intervention. Tuttavia questi sono confronti non appaiati e non appropriati per il mio set di dati.

 

Fittizio 2: dati di risposta suddivisi in 2 colonne T0 e T1 con una terza colonna che definisce il tipo di trattamento. Ho salvato una manova di misure ripetute che quando guardo la sezione entro i soggetti penso di capire dimostra un cambiamento significativo rispetto al basale su tutti i dati (trattati e controllo insieme) e una differenza significativa tra l'effetto temporale per i trattati e il controllo. Ma i dati non mi forniscono valori p separati per il controllo T1vsT0 e il T1vsT0 trattato.

 

Dummy 3: dati di risposta suddivisi in 4 colonne T0control, T1control, T0intervention, T1intervention. Ho salvato un'analisi a coppie abbinate utilizzando tutte e 4 le colonne che mi fornisce i valori p dell'analisi a coppie separate per il controllo T1vsT0 e il T1vsT0 trattato, ma non mi fornisce l'analisi se la differenza media T1-T0 è significativamente diversa tra intervento e controllo.

 

Sono sicuro che mi sto perdendo qualcosa di assolutamente ovvio, ma quello che sto cercando è un modo per ottenere la differenza nell'effetto temporale tra trattato e controllo dalla manova Dummy 2 e la differenza tra i punti temporali per ciascun trattamento da Dummy 3 tutto in un unico set di analisi.

 

Spero che questo renda le cose un po' più chiare.

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Emanuele,

 

Ho dato un'occhiata ai dati e mi sembra che l'analisi che hai condiviso stia facendo confronti non appaiati tra T0 e T1, l'ho interpretato correttamente? Per le mie 8 misure di intervento mi sono assicurato che ognuna rappresentasse un miglioramento ma che ci fosse un'ampia variazione nel punto di partenza di base poiché è ciò che spesso vediamo nei nostri set di dati. I miei 8 soggetti hanno avuto miglioramenti di -11, -5, -5, -8, -6, -7 e -3 ma il timepoint*intervento di trattamento T1 rispetto all'intervento T0 dà un valore ap = 0,71. Mi sarei aspettato che un confronto appaiato vedesse il valore p molto più vicino alla soglia di 0,05 con i dati così come sono stati creati.

 

Cordiali saluti

 

Malcolm

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

I test per coppie abbinate si basano generalmente sulla differenza, non sulle risposte individuali. Seleziona la colonna dei dati della misura di controllo e la colonna dei dati della misura di intervento, fai clic con il pulsante destro del mouse sulla parte superiore di una di esse e seleziona Nuova colonna formula > Combina > Differenza o Differenza inversa, a seconda dell'ordine di queste due colonne nella tabella dati. Si desidera sottrarre la misura di controllo dalla misura di intervento. Ora utilizza la colonna dei dati di differenza nel ruolo Y.

 

Questo approccio ha senso? È appropriato per i tuoi scopi?

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Emanuele, grazie per le ulteriori informazioni. Sembra che io abbia qualche prova in più per i miei stakeholder sul perché JMPpro sarebbe un acquisto prezioso poiché la maggior parte dei nostri dati di test arriva in questo tipo di formato.

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Marco,

 

Mi dispiace, oggi lavoro da casa e quindi non ho accesso a JMP, motivo per cui i miei dati fittizi sono in formato Excel. Aggiornerò la tabella dati in formato JMP quando avrò nuovamente accesso al software.

 

Puoi semplicemente confermare che la mia comprensione della nota tecnica è corretta e che per il mio esempio dovrei tentare di utilizzare un approccio multivariato in cui le misure T0 e T1 sono in colonne separate ma allineate per riga per ciascun soggetto e tipo di trattamento e sono selezionate misure ripetute ? Pertanto, da quanto ho capito, non è possibile eseguire l'analisi che desidero quando tutti i punti temporali sono nella stessa colonna e assegnati a un punto temporale specifico da una variabile in un'altra colonna, è corretto?

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Ciao Malcolm,

per misure ripetute, il modello misto (JMP Pro) è l'analisi appropriata. Ho allegato 2 analisi, Residua e Non strutturata, che testano varie strutture di covarianza, l'AICc inferiore dovrebbe aiutare a decidere quale sia la più appropriata (come variabile fittizia qui non ho concluso). Emanuele

Ri: Come si analizzano i confronti accoppiati con un controllo interno

Prima di tutto, questa è la comunità JMP, quindi fornisci esempi in una tabella di dati JMP.

 

Perfavore guarda questa nota tecnica riguardo a tali analisi. Naturalmente, torna con altre domande se non è sufficiente.