t-test accoppiato con dati censuratiCiao, ho dati di conteggio microbico (log 10) che sono censurati.Il desiderio è confrontare un periodo di test con un riferimento e determinare se c'è una riduzione statisticamente significativa della conta microbica.Da quello che posso vedere, solo Gen Reg può eseguire dati censurati e utilizzare un fattore di blocco.Il fattore di blocco è l'unico modo che mi viene in mente per collegare i risultati del test e della linea di base associati.Ma mi sembra di non avere abbastanza gradi di libertà per eseguire il test?E i blocchi non hanno senso per me, nel modo in cui li ha interpretati JMP?Eventuali suggerimenti?
AnaliticaRe: test t accoppiato con dati censuratiCominciamo con i tuoi dati. Ha problemi.
Secondo la tua affermazione del desiderio, ho fatto un confronto delle stime di distribuzione non parametrica dei due periodi.
E questo è il risultato:
capisci il problema? Il periodo di base non ha una stima non parametrica.
Questo tabula i tuoi dati per Periodo vs Censore. E sembra che tutte le tue osservazioni sul periodo di base siano censurate. Le osservazioni del periodo di prova non lo sono.
Questo è un diagramma a punti dei tuoi dati, colorato per periodo. Tutte le osservazioni di base hanno lo stesso valore.
Supponiamo che i dati non abbiano problemi di cui sopra. Ora la domanda è: se vuoi confrontare i due periodi, perché aggiungi Block? È una variabile esplicativa in grado di descrivere le differenze tra i due periodi? La decisione di inserirla nel modello non dovrebbe dipendere dalla possibilità di produrre una statistica. Quindi suggerisco di rimuovere Block dal tuo modello e vedere se i risultati hanno senso per te, supponendo che i dati siano buoni.
Oltre a GenReg, altre due piattaforme possono aiutarti a studiare i dati con osservazioni censurate con variabili di raggruppamento: Life Distribution con raggruppamento (primo screenshot sopra) e Fit Life di X. I due potrebbero essere più appropriati, se tutto ciò di cui hai bisogno è confrontare gruppi di osservazioni.
Ma alla fine, i tuoi dati hanno seri problemi. Si prega di non demolire i dati eseguendo il software e sii soddisfatto del risultato. Potrebbe essere pericoloso.
Re: test t accoppiato con dati censuraticome Peng, grazie - la mia logica è errata per etichettare le osservazioni come "Y" o "N" nella colonna Censored. "Y" dovrebbe trovarsi dove Periodo = Base e TSA.Count.L10 = 5,54.La formula che ho usato è sotto.Ma ora mi rendo conto che non funziona, quindi ho appena codificato a mano i dati censurati.inoltre, quando ho impilato i dati, in qualche modo ho creato tutti i valori di base = 5,54, il che non è corretto.Probabilmente l'ho fatto quando stavo cercando di scrivere la formula Censore.
Il motivo del fattore di blocco è che questo è davvero un t-test accoppiato.Il confronto è TSA.Count.L10 per il periodo di base rispetto al periodo di prova, all'interno di ogni apparecchiatura, ad esempio all'interno della macchina per il ghiaccio + coperchio.Userei direttamente la piattaforma di test T abbinato, ma non tiene conto dei dati censurati.Gen Reg lo fa.I blocchi quindi designano i confronti accoppiati, almeno questa era la mia speranza.
Domanda: i dati sono censurati a destra: come fa la piattaforma Gen Reg a sapere da che parte si trova la censura?
If( :Period == "Base" & (:TSA.Count.L10 == 5.54),
"Y",
"N"
)
Re: test t accoppiato con dati censuratiGrazie per aver corretto i dati. Penso di aver capito meglio il problema.
Innanzitutto, consentitemi di rispondere all'ultima domanda. Se fornisci una colonna Censore, il software presuppone che indichi la corretta censura utilizzando il codice di censura di tua scelta nella finestra di dialogo di avvio. Questa è la convenzione seguita da tutte le piattaforme JMP che prevede la censura. Se vuoi esprimere un diverso tipo di censura, ad esempio Left Censoring, devi seguire una convenzione per creare dati in modo diverso. Questo discorso potrebbe essere il più utile: Introduzione all'analisi dei dati censurati .
Non riesco a trovare che GenReg supporti il paired-test nella documentazione. Lo apprezzerò, se puoi indicare la posizione. D'altra parte, userò altri strumenti per affrontare questo problema.
Per prima cosa ho diviso i dati per formarne uno nuovo:
E questo è il risultato:
Se si fosse eseguito un t-test accoppiato, se nessun dato fosse censurato, si sarebbero calcolate prima le differenze a coppie delle singole righe. Quindi la domanda diventa se le differenze non sono diverse da zero. Ma abbiamo censurato i dati. Presumo la giusta censura in avanti. In caso contrario, modificare il calcolo di conseguenza.
Innanzitutto, creerò una colonna come Test - Base, come si farebbe per t-test accoppiato.
Ora guarda i valori, cioè le differenze, e pensa a cosa significano. Guarda la prima riga: 4,91 - 5,54 = -0,635583025471626. Qui 5,54 è censurato, il che significa che il valore effettivo è maggiore di 5,54. Quindi la differenza effettiva sarà inferiore a -0,635583025471626. Pertanto, questo rende -0.635583025471626 un'osservazione censurata a sinistra.
E la stessa logica si applica a tutte le righe in cui le osservazioni Base sono censurate. Se le osservazioni di base non sono censurate, le differenze sono valori esatti.
Ora crea due nuove colonne, come è stato detto qui: Introduzione all'analisi dei dati censurati .
Per le singole righe, se Left is Missing, Right non lo è, si tratta di un'osservazione censurata a sinistra. Se sia Sinistra che Destra non mancano e sono uguali, questa è un'osservazione esatta. Utilizzare la distribuzione della vita come segue:
Quindi adatta una distribuzione e Normale mi sembra buono.
Ora la domanda diventa se la stima del parametro di localizzazione sia significativa diversa da zero. Se la risposta è sì, allora i due gruppi sono significativamente diversi. No, altrimenti. In questo esempio, supponendo che ho indovinato corretto che la censura nei dati significa la giusta censura, quindi due gruppi non sembrano significativamente diversi. Se avessi indovinato in modo errato, il tipo di censura delle differenze sarebbe stata la censura giusta. Quindi modificare i passaggi di conseguenza.
Re: test t accoppiato con dati censuratiGrazie Peng, capisco la tua soluzione ed è esattamente quello che stavo cercando.Inoltre, la mia formulazione precedente era un po' vaga: stavo cercando di dire che Gen Reg funziona con dati censurati, ma non con dati accoppiati.saluti, Paolo
