バイナリデータを使用したANOVA-これらの極端な外れ値はどういう意味ですか？こんにちは、私はバイナリデータ（0、1）の大規模なセットを持っています。 JMP Genomics ANOVAを使用して、2つのグループ間の平均を比較しています。 火山プロットや関連データで有意とは示されていない特定の遺伝子について、グループ1とHCの間に有意差があると予想していました。 たとえば、遺伝子Sの場合、グループ1の均一性は100％（平均1）であり、HCの平均は0.2です。 ただし、火山プロット（添付）は、X値が-10、Y値が0.3（Y値1.3が重要）のみを示しています。 重要ではないこれらの極端なX軸値の原因を教えてください。 X軸には他のポイントと一緒にVに参加しない2つのグループがあり、これらの外れ値が何を意味するのかわかりません。
Gene Sのような遺伝子はグループ間で大幅に異なると本当に予想していたので、データに適切な設定を使用していることを確認したいと思います。
以下はいくつかの特定の設定です：
モデル分布：バイナリ
リンク機能：ロジット
単純な違い
多重検定法：FDR
-log10（p値）カットオフ：1.3
例として、ANOVAに使用したデータ入力と、GeneSのみに関連するデータ出力も含めました。
また、ANOVAと関連データの計算に使用される特定の式のドキュメントを誰かに教えてもらえますか？ LSMeanを手動で計算したところ、JMPとは異なる結果が得られたため、関連するデータファイルのデータを取得するために具体的に何が計算されているかを確認したいと思います。
助けてくれてありがとう!!!
分析グラフィックス他のRe：バイナリデータを使用したANOVA-これらの極端な外れ値はどういう意味ですか？やあ@ JMPUser5400 、
ANOVAを使用している場合、ドキュメントはここから始まります。プロセスの説明（jmp.com）
ただし、ANOVAのダイアログ内には、「？」があります。詳細情報を提供する各オプションの横。注意すべきことの1つは、各タブに一連のデフォルトオプションがあることです。 問題を引き起こしている可能性があるのは、標準化方法がSTDに設定されている[オプション]タブです。 バイナリデータがあるので、これは必要ないと思います。 上部の空のスペースオプションを選択してみてください。これは、標準化方法が使用されていないことを意味します。
実際のデータを見ずに、予想とは異なるものになっている理由をトラブルシューティングするのは困難です。 各グループの分散は、平均差が大きい場合でもp値に寄与します。 したがって、HCでは、すべての1の平均が0.2になる可能性がありますが、分散は非常に大きくなる可能性があります。 また、グループ1（すべて1）の分散が0の場合も、問題が発生する可能性があります。
問題は標準化の方法かもしれないと思います。
連絡することもできますsupport@jmp.com実装の詳細と、データが機密である場合の問題に関する追加のヘルプを深く理解するため。
乾杯、
Re：バイナリデータを使用したANOVA-これらの極端な外れ値はどういう意味ですか？やあ@Chris_Kirchberg 、
ご返信ありがとうございます！ 残念ながら、標準化方法を空白に変更しても問題は解決しませんでしたが、提案をありがとうございました。
ANOVA分析に使用した入力データと、JMPが生成した出力「関連データ」を添付しました。 匿名化されていますが、Gene SはGene＃7092に対応しています。 これはあなたが必要とするデータですか？ この問題の解決に役立つものをお送りします。
また、「？」を全部読んだただし、ANOVAに関するJMP Genomicsユーザーガイドには、残念ながら、これらの計算で使用される特定の式が記載されていません。
再度、感謝します！
Re：バイナリデータを使用したANOVA-これらの極端な外れ値はどういう意味ですか？ありがとう@ JMPUser5400 、
これはまさに私が見たかったものです。 私は遺伝子7092を単独で、および他のすべての遺伝子と一緒に試し、JMPゲノミクス内で行ったのと同じp値を取得しました。 JMPを単独で使用してみました（一元配置分散分析または偶発事象のいずれかを使用して、遺伝子7092をYとして、2つのグループをXとしてFit Y by Xとして）、-log10（p -値）= 1.3カットオフ、したがって統計的に有意。テクニカルサポートに連絡します（ support@jmp.com ）なぜそれが非常に異なるのか説明できないので、なぜそのような違いがあるのかを理解する。 私も何かが足りないに違いない。
上部の[分析]>[スクリーニング]メニューで応答スクリーニングプラットフォームを使用して、JMPGenomicsANOVAと同じタスクを実行することもできます。唯一の違いは、ExcelファイルをJMP内にインポートし（ドラッグアンドドロップで最初の2行がヘッダーであることを確認）、データを転置してから、グループおよびサンプル情報を含む列を2つの列（テキスト）に解析する必要があることです。 [列]>[ユーティリティ]の下の列に移動します）。 応答スクリーニングの出力では火山プロットは得られませんが、応答スクリーニングの横にある赤い三角形から[平均の比較を保存]を選択すると、差をXとして使用して火山プロットを作成し、PlainDifPValueを変換する列を作成できます。 -log10（p-value）に変換して、Yにプロットします。
質問：LSMeansを手作業で計算する場合、どのように計算していますか？
ちなみに、JMPゲノミクスのANOVAモデルにはSAS PROC GLIMMIXを使用しています（概要：PROC GLIMMIX :: SAS / STAT（R）13.1ユーザーズガイド）。 このリンクには、JMPゲノミクスでは使用しない多くの詳細とオプションがありますが、必要に応じて、各オプションの背後にある数学の基礎を提供します。
また、火山プロットに示されているp値はFDR補正されていないことに注意してください。 水平線（カットオフ）のみが修正されます。 したがって、Enter new -log10（p）カットオフ値1.3を使用すると、未修正のp値を持つ各遺伝子のカットオフの線が表示されます。
Re：バイナリデータを使用したANOVA-これらの極端な外れ値はどういう意味ですか？こんにちはクリス、
ご返信ありがとうございます。 JMP Proでバイナリメソッドとロジットメソッドを指定できましたか？ 私はJMPProを持っていますが、それに精通しておらず、一元配置分散分析の仕様を見つけることができません。 この場合、JMP Proはおそらく正規分布を想定しているため、異なる答えを出します。 手作業で行った計算も正規分布を想定しており（古典的な二乗平均の合計とF検定アプローチを行っただけです）、P値は非常に低かった（.0000004など）。 モデルが正しくない場合でも、バイナリアプローチがP値を大幅に変更するのは奇妙だと私は同意します。 特に、データが悪化しているように見えるが、p値が有意である他の遺伝子がある場合。 これらの違いについてテクニカルサポートに連絡することはできますが、情報を渡すことができるように、JMPProの結果をどのように取得したかを説明していただけませんか。 ありがとう！
最初の回答で、差異が問題であると述べました。 データを見た後、それが問題になると思いますか？ グループ1のデータは均質すぎますか？ もしそうなら、どうすればこれを修正できますか？
GLIMMIXの情報ありがとうございます！ そのリソースは見つかりませんでした。
