こんにちは、みんな、
3つの異なるアッセイ（A、B、C）を比較して、それらが病状をどれだけうまく検出できるかを確認しています。 1 =病気、2、3、4 =さまざまな良性状態の4つのグループがあります。
質問は2つあります
- コントロール（=病気）グループとの違いを検出できるかどうかを確認するために、アッセイ内でどのテストを使用しますか
- データは非正規分布です
- データに0が含まれているため、対数変換が機能しないため、変換が困難になります
- どのアッセイが最も効果的かを判断するために、どのメトリックまたは数値を使用できますか？
前もって感謝します
ロジスティック回帰を使用することをお勧めします。ここで、疾患クラスはYで、アッセイはXです。 ラベル1〜4はそのままにしておきますが、最後のレベル（現在は1）がターゲットクラス（現在は1）であると想定しているため、順序は2、3、4、1であることをJMPに伝えます。疾患）。 YとXを別々に回帰すると、次のようになります。
ROC曲線は、役立つ可能性のある識別（感度と1特異度）を評価するための診断ツールです。 3つのアッセイすべてを予測因子として同時に使用して、1つが優れているかどうかを確認することも役立つ場合があります。 その方法での名目ロジスティック回帰は次のとおりです。
したがって、アッセイCは他の2つのアッセイよりも優れているようです。 今、最高のモデルは何ですか？ 関係は線形ですか？ キュービックモデルの適合とテストは次のとおりです。
線形予測子で十分なようです。
他のクラス（2-4）は何を表していますか？ 本当に3つの正常なクラスと1つの異常なクラスがありますか？ また、この研究は探索的ですか、それとも確認的ですか？
ここに示す分析を繰り返すためにスクリプトを保存した後、JMPデータテーブルを添付しました
