검열된 데이터를 사용한 대응 t-검정안녕하세요, 저는 검열된 미생물 계수 데이터(log 10)를 가지고 있습니다. 저는 테스트 기간을 기준선과 비교하여 미생물 계수에 통계적으로 유의미한 감소가 있는지 확인하고 싶습니다. 제가 보기에 Gen Reg만이 검열된 데이터를 사용하고 Blocking factor를 사용할 수 있습니다. Blocking factor는 제가 생각할 수 있는 유일한 방법으로, 짝을 이룬 테스트와 기준선 결과를 연결할 수 있습니다. 하지만 테스트를 수행할 자유도가 충분하지 않은 것 같습니다. 그리고 JMP에서 해석한 방식으로는 블록이 제게는 의미가 없습니다. 제안이 있으신가요?
결과 공유 및 전달Re: 중도절단된 데이터를 사용한 paired t-testPeng에게 감사합니다. 귀하의 솔루션을 이해하고 있으며 이것이 바로 제가 찾던 것입니다.또한, 이전의 표현은 약간 모호했습니다. Gen Reg는 검열된 데이터와 함께 작동하지만 쌍 데이터로는 작동하지 않는다고 말하려고 했습니다.안부, 폴
Re: 중도절단된 데이터를 사용한 paired t-test데이터 수정 감사합니다. 문제를 더 잘 이해했다고 생각합니다.
먼저 마지막 질문에 답하겠습니다. 검열 열을 제공하면 소프트웨어는 시작 대화 상자에서 선택한 검열 코드를 사용하여 올바른 검열을 나타내는 것으로 가정합니다. 이는 검열과 관련된 모든 JMP 플랫폼에서 따르는 규칙입니다. 예를 들어 Left Censoring과 같이 다른 유형의 검열을 표현하려면 데이터를 다르게 생성하는 규칙을 따라야 합니다. 이 대화가 가장 도움이 될 수 있습니다. 검열 데이터 분석 소개 .
문서에서 GenReg가 쌍 테스트를 지원한다는 것을 찾을 수 없습니다. 위치를 알려주시면 감사하겠습니다. 반면에 저는 이 문제를 해결하기 위해 다른 도구를 사용할 것입니다.
먼저 데이터를 분할하여 새 데이터를 만듭니다.
결과는 다음과 같습니다.
쌍체 t-검정을 수행했다면 데이터가 중도절단되지 않은 경우 먼저 개별 행의 쌍별 차이를 계산합니다. 그런 다음 질문은 차이가 0과 다르지 않은지 여부가 됩니다. 그러나 우리는 데이터를 검열했습니다. 나는 앞으로 올바른 검열을 가정하고 있습니다. 그렇지 않으면 그에 따라 계산을 변경하십시오.
먼저 paired t-test에서와 마찬가지로 Test - Base로 열을 생성하겠습니다.
이제 가치, 즉 차이점을 살펴보고 그 의미를 생각해 보십시오. 첫 번째 행을 보십시오: 4.91 - 5.54 = -0.635583025471626. 여기서 5.54는 중도절단되어 실제 값이 5.54보다 큽니다. 따라서 실제 차이는 -0.635583025471626보다 작습니다. 따라서 이것은 -0.635583025471626을 Left Censor 관측치로 만듭니다.
그리고 Base 관찰이 중도절단되는 모든 행에 동일한 논리가 적용됩니다. 기본 관측치가 중도절단되지 않은 경우 차이는 정확한 값입니다.
이제 여기에 말한 대로 두 개의 새 열을 만듭니다. 검열 데이터 분석 소개 .
개별 행의 경우 왼쪽이 누락되고 오른쪽이 누락된 경우 왼쪽 관측 중단된 관찰입니다. 왼쪽과 오른쪽이 모두 누락되지 않고 같으면 정확한 관찰입니다. 다음과 같이 수명 분포를 사용합니다.
그런 다음 분포를 맞추면 Normal이 좋아 보입니다.
이제 문제는 위치 매개변수 추정치가 0이 아닌 유의미한 차이인지 여부입니다. 대답이 '예'라면 두 그룹이 상당히 다른 것입니다. 그렇지 않으면 그렇지 않습니다. 이 예에서 데이터의 검열이 올바른 검열을 의미한다고 추측했다고 가정하면 두 그룹이 크게 다르지 않습니다. 내가 잘못 추측했다면 차이점의 검열 유형은 올바른 검열이었을 것입니다. 그런 다음 그에 따라 단계를 변경하십시오.
Re: 중도절단된 데이터를 사용한 paired t-testPeng으로서 감사합니다. 관찰 결과를 Censored 열에서 "Y" 또는 "N"으로 표시하는 논리가 잘못되었습니다. 기간 = 기준 및 TSA.Count.L10 = 5.54인 경우 "Y"가 발생해야 합니다.제가 사용한 공식은 아래와 같습니다.하지만 지금은 작동하지 않는다는 것을 깨닫고 검열된 데이터를 손으로 코딩했습니다.또한 데이터를 쌓을 때 어떻게든 Base 값을 모두 5.54로 만들었는데 이는 정확하지 않습니다.검열 공식을 작성하려고 할 때 아마 그랬을 것입니다.
블록 요인의 이유는 이것이 실제로 쌍을 이룬 t-검정이기 때문입니다.비교는 장비의 각 부분(예: 제빙기 + 뚜껑 내) 내에서 기본 대 테스트 기간에 대한 TSA.Count.L10입니다.Paired T-test 플랫폼을 직접 사용하겠지만 검열된 데이터는 고려하지 않습니다.Gen Reg 않습니다.그런 다음 블록은 쌍을 이룬 비교를 지정합니다. 적어도 그것이 제 희망이었습니다.
질문: 데이터가 오른쪽 검열됩니다. Gen Reg 플랫폼은 검열이 어느 쪽에 있는지 어떻게 알 수 있습니까?
If( :Period == "Base" & (:TSA.Count.L10 == 5.54),
"Y",
"N"
)
Re: 중도절단된 데이터를 사용한 paired t-test데이터부터 시작하겠습니다. 문제가 있습니다.
귀하의 요청에 따라 두 기간의 비모수적 분포 추정치를 비교했습니다.
결과는 다음과 같습니다.
문제가 보이십니까? 기준 기간에는 비모수 추정치가 없습니다.
이것은 기간 대 검열 기준으로 데이터를 표로 만듭니다. 그리고 모든 기본 기간 관찰이 검열된 것 같습니다. 테스트 기간 관찰은 그렇지 않습니다.
이것은 기간별로 색상이 지정된 데이터의 점도표입니다. 모든 기본 관측값은 동일한 값을 가집니다.
데이터에 위의 문제가 없다고 가정합니다. 이제 질문입니다. 두 기간을 비교하려면 왜 블록을 추가합니까? 두 기간의 차이를 설명할 수 있는 설명변수인가? 그것을 모형에 넣는 결정은 통계가 생성될 수 있는지 여부에 달려 있어서는 안 됩니다. 따라서 모델에서 블록을 제거하고 데이터가 양호하다고 가정하고 결과가 의미가 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
GenReg 외에도 두 개의 다른 플랫폼이 그룹화 변수가 있는 중도절단 관측으로 데이터를 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다: 그룹화를 통한 수명 분포(위의 첫 번째 스크린샷) 및 Fit Life by X. 필요한 것이 관찰 그룹을 비교하는 것이라면 두 가지가 더 적절할 수 있습니다.
그러나 결국 데이터에는 심각한 문제가 있습니다. 소프트웨어를 실행하여 데이터를 불도저로 만들지 말고 결과에 만족하십시오. 위험할 수 있습니다.
