이진 데이터를 사용한 ANOVA - 이러한 극단적인 이상값은 무엇을 의미합니까?안녕하세요, 저는 많은 양의 바이너리 데이터(0, 1)를 가지고 있습니다. JMP Genomics ANOVA를 사용하여 두 그룹 간의 평균을 비교하고 있습니다. 화산 플롯이나 관련 데이터에서 유의미한 것으로 표시되지 않는 특정 유전자에 대해 그룹 1과 HC 사이에 상당한 차이가 있을 것으로 예상했습니다. 예를 들어 Gene S 그룹 1의 경우 100% 균질성(평균 1)이 있고 HC의 평균은 0.2입니다. 그러나 화산 플롯(첨부)은 X 값이 -10이고 Y 값이 0.3에 불과합니다(여기서 Y 값 1.3은 유의함). 중요하지 않은 이러한 극단적인 X축 값으로 이어지는 이유를 말씀해 주시겠습니까? X축에는 다른 점과 함께 V에 참여하지 않는 두 그룹이 있으며 이 이상값이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.
Gene S와 같은 유전자가 그룹 간에 크게 다를 것으로 예상했기 때문에 데이터에 대해 올바른 설정을 사용하고 있는지 확인하고 싶습니다.
다음은 몇 가지 특정 설정입니다.
모델 분포: 바이너리
링크 기능: 로짓
단순한 차이점
다중 테스트 방법: FDR
-log10(p-값) 컷오프: 1.3
또한 ANOVA에 사용한 데이터 입력과 Gene S에 대한 관련 데이터 출력도 예로 포함했습니다.
또한 ANOVA 및 관련 데이터를 계산하는 데 사용되는 특정 공식에 대한 문서를 알려줄 사람이 있습니까? LSMean을 손으로 계산했을 때 JMP가 얻은 것과 다른 결과를 얻었으므로 관련 데이터 파일에서 데이터를 얻기 위해 구체적으로 무엇을 계산하는지 확인하고 싶습니다.
도움을 주셔서 정말 감사합니다!!!
해석학제도법다른Re: 이진 데이터를 사용한 ANOVA - 이러한 극단적인 이상값은 무엇을 의미합니까?안녕 @JMPUser5400 ,
ANOVA를 사용하는 경우 문서는 여기에서 시작됩니다. 프로세스 설명(jmp.com)
그러나 ANOVA에 대한 대화 상자에는 "?" 추가 정보를 제공하는 각 옵션 옆에 있습니다.한 가지 알아야 할 것은 각 탭에는 기본 옵션 세트가 있다는 것입니다. 문제를 일으킬 수 있는 것은 표준화 방법이 STD로 설정된 옵션 탭에 있습니다. 바이너리 데이터가 있기 때문에 이것이 필요하지 않다고 생각합니다. 표준화 방법이 사용되지 않음을 의미하는 상단의 빈 공간 옵션을 선택하십시오.
실제 데이터를 보지 않고는 예상과 다르게 보이는 이유를 해결하기 어렵습니다. 각 그룹의 분산은 더 큰 평균 차이에서도 p-값에 기여합니다. 따라서 HC에서는 모든 1의 평균이 0.2일 수 있지만 분산은 매우 클 수 있습니다. 또한 그룹 1(모두 1)의 분산이 0인 경우에도 문제가 발생할 수 있습니다.
문제가 표준화 방법일 수 있다고 생각합니다.
당신은 또한 연락할 수 있습니다 support@jmp.com 데이터가 민감한 경우 구현 세부 사항과 문제에 대한 추가 도움말에 대해 자세히 알아보십시오.
건배,
Re: 이진 데이터를 사용한 ANOVA - 이러한 극단적인 이상값은 무엇을 의미합니까?안녕 @Chris_Kirchberg ,
당신의 응답을 주셔서 감사합니다! 표준화 방법을 공백으로 변경해도 문제가 해결되지는 않았지만 제안해 주셔서 감사합니다.
ANOVA 분석에 사용한 입력 데이터와 JMP가 생성한 출력 "연관 데이터"를 첨부했습니다. 익명이지만 Gene S는 Gene #7092에 해당합니다. 이것이 당신에게 필요한 데이터입니까? 이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 모든 것을 보내드립니다!
또한 "?" 그러나 ANOVA에 대한 JMP Genomics 사용자 가이드에는 불행히도 이러한 계산에 사용된 특정 공식이 나열되어 있지 않습니다.
다시 한번 감사합니다!
Re: 이진 데이터를 사용한 ANOVA - 이러한 극단적인 이상값은 무엇을 의미합니까?감사 해요 @JMPUser5400 ,
이것이 바로 내가 보기를 바랐던 것입니다. 나는 유전자 7092를 단독으로 그리고 다른 모든 유전자와 함께 시도했고 JMP Genomics 내에서 했던 것과 동일한 p-값을 얻었습니다. 나는 JMP를 단독으로 사용하려고 시도했고(One-way ANOVA 또는 Contingency를 사용하여 X에 의한 Fit Y에서 유전자 7092를 Y로, 두 그룹을 X로 사용) -log10(p -값) = 1.3 컷오프이므로 통계적으로 유의합니다.기술 지원( support@jmp.com ) 왜 그렇게 차이가 나는지 설명할 수 없기 때문에 왜 그러한 차이가 있는지 알아내십시오. 나도 뭔가 놓치고 있는 게 틀림없어.
또한 상단의 Analyze>Screening 메뉴에서 Response Screening 플랫폼을 사용하여 JMP Genomics ANOVA와 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.유일한 차이점은 JMP 내에서 Excel 파일을 가져와야 한다는 것입니다(간단한 드래그 앤 드롭 및 처음 두 행이 헤더인지 확인), 데이터를 조옮김한 다음 그룹 및 샘플 정보가 있는 열을 두 개의 열(텍스트 Cols>Utilities의 열로 이동). 응답 선별의 출력은 화산 플롯을 제공하지 않지만 응답 선별 옆의 빨간색 삼각형에서 평균 비교 저장을 선택하면 차이를 X로 사용하여 화산 플롯을 만든 다음 Plain Dif PValue를 변환하는 열을 생성할 수 있습니다. Y에 플롯하려면 -log10(p-값)으로.
질문: LSMeans를 손으로 계산할 때 어떻게 합니까?
그건 그렇고, 우리는 JMP Genomics( 개요: PROC GLIMMIX :: SAS/STAT(R) 13.1 사용자 안내서 ). 이 링크에는 JMP Genomics에서 사용하지 않는 많은 세부 정보와 옵션이 포함되어 있지만 적절한 경우 각 옵션 뒤에 있는 수학의 기초를 제공합니다.
또한 화산 플롯에 표시된 p-값은 FDR이 수정되지 않았습니다. 수평선(잘라내기)만 수정됩니다. 따라서 Enter new -log10(p) 컷오프 값 1.3을 사용하면 수정되지 않은 p-값이 있는 각 유전자의 컷오프 선이 표시됩니다.
Re: 이진 데이터를 사용한 ANOVA - 이러한 극단적인 이상값은 무엇을 의미합니까?안녕하세요 크리스,
당신의 응답을 주셔서 감사합니다. JMP Pro에서 Binary 및 Logit 메서드를 지정할 수 있습니까? JMP Pro가 있지만 잘 알지 못하며 Oneway 분석에 대한 사양을 찾을 수 없습니다. 이 경우 JMP Pro는 아마도 정규 분포를 가정하고 있으므로 다른 답변을 제공할 것입니다. 내가 손으로 수행한 계산도 정규 분포를 가정했으며(저는 제곱 평균의 고전적인 합과 F 테스트 접근 방식을 사용했습니다) P 값은 매우 낮습니다(예: .0000004). 모델이 정확하지 않더라도 이진 접근 방식이 P 값을 너무 많이 변경하는 것이 이상하다는 데 동의합니다. 특히 데이터가 더 나빠 보이지만 p 값이 유의한 다른 유전자가 있는 경우. 이러한 차이점에 대해 기술 지원에 연락할 수 있지만 JMP Pro 결과를 얻은 방법을 설명하여 정보를 전달할 수 있습니까? 감사합니다!
귀하의 첫 번째 응답에서 귀하는 편차가 문제라고 언급했습니다. 데이터를 살펴본 후 그것이 문제가 될 수 있다고 생각하십니까? 그룹 1의 데이터가 너무 동질적입니까? 그렇다면 어떻게 해결할 수 있습니까?
GLIMMIX에 대한 정보를 주셔서 감사합니다! 나는 그 자원을 찾지 못했다.
