La prueba del efectoHola todos,
Me preguntaba si alguien podría ayudarme a leer los resultados a continuación del modelo de ajuste/la prueba de efecto
Básicamente, tengo un conjunto de datos de los últimos 3 intentos y me gustaría saber si hay alguna diferencia entre el método de pesaje. Actualmente uso pesadoras automáticas y pesadoras manuales a diferentes edades. Por lo tanto, he utilizado la edad y el tipo de pesador como un factor que afecta los resultados del peso corporal. Me gustaría saber si las diferencias observadas entre esos dos pesadores se deben al tipo de pesador que se usa o no.
¡Gracias!
Prueba 1
Prueba de efecto | Nparm | DF | Suma de cuadrados | Relación F | Problema > F |
tipo de pesadora | 1 | 1 | 0.5328 | 1.3884 | 0.2399 |
Edad (semanas) | 6 | 6 | 5364.0025 | 2329.370 | <.0001* |
Tipo de pesadora*Edad (semanas) | 6 | 6 | 5.6173 | 2.4394 | 0.0264 * |
Prueba 2:
Prueba de efecto | Nparm | DF | Suma de cuadrados | Relación F | Problema > F |
tipo de pesadora | 1 | 1 | 0.691 | 6.0384 | 0.0145* |
Edad (semanas) | 8 | 8 | 11195.978 | 12237.44 | <.0001* |
Tipo de pesadora*Edad (semanas) | 8 | 8 | 5.641 | 6.1657 | <.0001* |
Prueba 3:
Prueba de efecto | Nparm | DF | Suma de cuadrados | Relación F | Problema > F |
tipo de pesadora | 1 | 1 | 0.0290 | 0.2056 | 0.6506 |
Edad (semanas) | 7 | 7 | 8635.3296 | 8733.892 | <.0001* |
Tipo de pesadora*Edad (semanas) | 7 | 7 | 4.7245 | 4.7785 | <.0001* |
Re: La prueba del efectoHola Milena,
Solo agregando de nuestro intercambio de correo electrónico para la discusión aquí:
Básicamente, el objetivo de mi proyecto es establecer si el sistema de pesaje automático puede reemplazar al pesaje manual, por completo o quizás a ciertas edades (?)
- Por lo tanto, deberá especificar que está interesado en el efecto de "Tipo de pesador" y el efecto de interacción entre "Tipo de pesador" y "Edad".
- si el factor "Tipo de pesadora" es significativo, entonces hay diferencias entre los sistemas de medición
- si además el factor de interacción es significativo, entonces la diferencia cambia con la edad de las aves.
- También tenga en cuenta @Mark_Bailey Un punto importante sobre el efecto cuadrático "edad" por "edad".
y también qué sistema es más preciso Auto o Manual (?). Cómo se puede eliminar el "ruido" en los datos.
- Esto es lo que no puedes responder ya que no tienes una medida estándar de oro, es decir, un valor exacto del peso de las aves en el corral. Tienes tres sistemas de medidas, pero cada uno de ellos es una aproximación del peso real de todas las aves (la medida estándar de oro).
- Si tuviera la medida estándar de oro, podría calcular la diferencia entre eso y los sistemas de medición y usar esto como el resultado.
Hay áreas que creo que juegan un papel clave:
Número de aves (a las 6 semanas: 140 aves/corral se pesan manualmente, y de 8 a 20 semanas solo 50 aves por corral). Mientras que Auto proporciona un promedio durante un período de 24 horas y existe la posibilidad de que las mismas aves se hayan pesado varias veces.
- No puedes probar esto como un factor, “No. de aves pesadas” para Auto es aleatorio y Manual es controlado durante el ensayo. Desafortunadamente, también significa que el factor “Tipo de pesadora” y “Edad” describirá la variabilidad causada por este cambio y no la validez de los sistemas de medición sobre la edad de las aves.
Precisión de las balanzas y calibración, aunque ambas están calibradas con pesas de calibración, existen algunas discrepancias. Por ejemplo, antes de pesar, compruebo 10 kg, así que registro 10 lecturas de 10 kg y algunas de esas lecturas quedaron fuera del rango aceptable de -/+ 10 g.
- Deberá asegurarse de que todos los pesadores sean precisos antes de usarlos en este estudio. Esta puede ser la razón por la cual algunas plumas (2, 6, 9, 13 y 19) son significativamente diferentes a otras. ¿Todos tienen pesadores separados? Ver @statman Respuesta de sobre Análisis de Sistemas de Medida.
Me gustaría saber qué análisis se puede hacer para responder una pregunta: ¿por qué en algunos ensayos esos factores en ciertas edades son cruciales y en otros no (?) (consulte la tabla JMP adjunta y las diapositivas de power point con los resultados).
- Regla general, más datos significa más poder para detectar un efecto, siempre use la mayor cantidad de datos posible.
Además, he estado tratando de realizar un análisis similar para mi colega basado en un ensayo único, donde la pluma se trató como un efecto aleatorio y la edad y el tipo de pesador como un efecto fijo. Sin embargo, el resultado del análisis es diferente al de Phils, así que asumo que hice algo mal. Encuentre el archivo adjunto llamado "ensayo de pollos de engorde 54"
- No creo que Pen sea un efecto aleatorio, ¿parece que tienes 20 bolígrafos que usas para todas las pruebas? Si es así, manténgalo como un efecto fijo. Si está seleccionando 20 de 100 bolígrafos al azar, por ejemplo, entonces es un efecto aleatorio.
Con estos comentarios y los minuciosos comentarios de @Mark_Bailey , @Phil_Kay y @statman anterior, este no es un análisis del que pueda inferir actualmente.
Re: Pesaje automático vs. manual: la prueba del efectoEn respuesta a este hilo: La prueba de efectos Auto vs. Manual
" Cuando observé los datos de cada ensayo, el "bolígrafo" parece tener un efecto significativo, pero cuando combiné todos los datos, no hubo un efecto significativo del bolígrafo (no entiendo por qué sería así).
Uno de los miembros de la comunidad JMP (@mark_baily) amablemente me hizo un análisis (encuentre el documento de Word adjunto), pero nuevamente no lo entiendo completamente.
Me preguntaba si podría investigarlo y decirme cuál sería la mejor manera de manejar estos datos. "
En primer lugar, es mejor no abrir un nuevo hilo sobre el mismo tema. Simplemente se vuelve confuso para todos los que quieren ayudarte. Y para cualquiera que intente encontrarle sentido a esto para ayudarlos con su problema.
En segundo lugar, adjunte la tabla de datos de JMP. Puede adjuntar un archivo jmp exactamente de la misma manera que lo haría con un archivo .xslx.
He adjuntado los datos que compartió como una tabla JMP.
En la tabla hay 2 guiones modelo: 1 para el modelo en todos los ensayos (el ensayo es un efecto aleatorio) y 1 para un modelo separado para cada ensayo.
Sí, diferentes cosas son significativas en estas 2 formas de modelar los datos. Eso no es inusual. Una explicación simple es que para una prueba específica puede haber una diferencia importante que se promedia cuando revisa todas las pruebas.
Personalmente, creo que es una MUY buena idea primero trazar sus datos, aunque solo sea para verificar la calidad. ¿Has hecho esto?
Encontré esta trama informativa (guión también en la tabla). Por ejemplo, parece que vale la pena investigar los datos del ensayo 5 y de la edad 16-17.
Saludos,
phil
Re: Pesaje automático vs. manual: la prueba del efectoHola,
Gracias por tus sugerencias.
Para ser honesto, no sé cómo cargar la tabla JMP. Por lo tanto, he subido una hoja de cálculo de Excel.
He estado planeando verificar cuándo las diferencias entre los pesos automático y manual se vuelven significativas (si es a ciertas edades o tal vez en todos los ámbitos).
Además, he querido determinar si las diferencias se deben al método de pesaje o no (?) o tal vez a la cantidad de aves que se pesan (Auto registrará más aves, pero soy consciente de que la misma ave puede pesarse varias veces). veces, cuando con el pesaje manual cada ave se pesa una vez. Lo que es más, menos pájaros está interesado en usar las básculas automáticas en la etapa posterior de la vida)
Como se mencionó, hay una variación en el número de aves. Por el momento, nuestras pruebas se basan en pesajes manuales (se pesa el 20 % de la pluma), pero nos gustaría alejarnos de este método y poder confiar en Auto. Por lo tanto, trato de descubrir cómo presentar los datos que responderían a la pregunta de si podemos confiar en Auto o no.
Re: Pesaje automático vs. manual: la prueba del efecto¿No ha identificado "ensayos" en su hoja de Excel? ¿Qué es un juicio? Traté de averiguar qué era un ensayo basado en las medidas repetidas de la edad, pero cuando observé ese patrón, encontré 7 ensayos.
La precisión es "la desviación promedio del valor real". Esto se hace normalmente con fines de calibración. No puede responder a la pregunta de precisión con este conjunto de datos. ¿Quizás te interesa la precisión? No tienes ningún registro de si el mismo pájaro se pesa más de una vez. Para evaluar la precisión (repetibilidad) de los dispositivos, deberá medir la misma ave dos veces en el mismo dispositivo (también en un período de tiempo corto, no en diferentes edades). Para evaluar la reproducibilidad de precisión, deberá medir la misma ave en ambos dispositivos en un período de tiempo breve. No hay registro de esto en el conjunto de datos, por lo que no puede responder preguntas sobre la precisión del sistema de medición.
La única Y registrada es mi conjetura, peso promedio. Siempre que esté tomando un promedio de múltiples medidas, es importante comprender la variación y distribución de los valores individuales. Si hay puntos de datos de "causa especial", pueden distorsionar los promedios. Si las distribuciones no son muy normales, entonces un promedio podría ser una medida inapropiada de tendencia central.
No tienes ningún dato para la pesadora automática a las 6 semanas. El número de aves pesadas se confunde con el tipo de pesadora (la manual siempre es 50 y la automática es un número aleatorio). Su información de fondo es confusa:
" hasta las 6 semanas de edad se pesan 140 aves/corral y después de las 8 semanas de edad 50 aves/corral"
"hasta 6 semanas de edad 700 aves por corral está presente"
¿Quizás debería normalizar los datos en función de la población de aves?
Como sugiere Mark, debe obtener una mejor comprensión de los estudios de sistemas de medición. Recomiendo leer:
Wheeler, Donald y Lyday, Richard “ Evaluación del proceso de medición Prensa SPC (ISBN 0-945320-06-0)
He adjuntado un gráfico simple de los datos. Un análisis adicional sin mayor comprensión sería prematuro.
Re: Pesaje automático vs. manual: la prueba del efectoImporté su libro de trabajo y cambié algunos atributos de la columna de datos en JMP.
Usé un modelo de partición para evaluar variables importantes. La edad es, con mucho, la variable más importante.
Usé todas las variables como predictores en un modelo de regresión lineal para el peso corporal. Traté juicio y pluma como efectos aleatorios y todo lo demás como efectos fijos. Aquí está el análisis inicial:
El análisis de componentes de la varianza de los efectos aleatorios sugiere que no hay un efecto significativo (diferencia) entre ensayos o corrales. La edad exhibe un efecto no lineal. Existe una diferencia entre el tipo de pesadora y una dependencia del número de aves pesadas.
Este gráfico muestra el rendimiento predictivo del modelo:
También examiné los residuales para buscar problemas con los datos o los supuestos del modelo.
Puede ver en detalle que todavía hay cierto sesgo en el modelo para los pesos corporales más bajos. También hay un grupo de pesos en el medio del rango que son distintos de los otros pesos vecinos.
Supuse que los datos se registraron en el orden en que se generaron. Si es así, entonces todavía hay patrones por investigar. Coloreé por Prueba y marqué por tipo de pesadora.
Re: Pesaje automático vs. manual: la prueba del efecto¿Por qué no proporciona sus datos en una tabla de datos de JMP?
¿Cuál era su plan de análisis al comienzo de este estudio?
Por favor mira Ayuda > Biblioteca de documentación de JMP > Guía de calidad y productividad > Capítulo Análisis del sistema de medición para obtener lecciones sobre cómo determinar la precisión de las mediciones con JMP.
Pesaje automático frente a manual: la prueba del efectoHola,
Adjunto los datos en archivo excel.
Reuní todos los datos de peso corporal de las últimas 4 pruebas (pesaje automático y manual).
Me gustaría saber si las diferencias observadas entre Auto y Manual a ciertas edades se deben al método de pesaje o al número de aves que se pesan o tal vez a otro factor.
Además, me gustaría saber si los pesos automáticos son más precisos que los manuales, ya que se han pesado más aves, pero al final de la prueba (16 -20 semanas) menos aves están usando básculas automáticas o es al revés. .
Me he estado preguntando si el número de bolígrafo debe usarse en el modelo como un factor aleatorio (?)
Fondo:
- hasta las 6 semanas de edad se pesan 140 aves/corral y después de las 8 semanas de edad 50 aves/corral, utilizando una báscula manual. Mientras que la pesadora automática registra más pesos que la manual (datos en la hoja de cálculo de Excel)
- hasta 6 semanas de edad 700 aves por corral está presente; de 8 a 14 semanas: 230 aves/corral y de 14 a 20 semanas: 176 aves/corral
- en total hay 20 bolígrafos
Agradecería cualquier sugerencia o solución.
Muchas gracias por adelantado.
Re: La prueba del efectoMila,
Si adjunta su tabla de datos, podríamos intentar escribir el modelo correcto para el análisis.
Re: La prueba del efecto¿Qué es un 'juicio?' ¿Por qué analiza cada prueba por separado en lugar de combinar las pruebas en un conjunto de datos para el análisis?
Las pruebas de efecto son pruebas de hipótesis de la hipótesis nula, que es que no hay efecto. Es decir, las estimaciones de los parámetros son iguales a cero. La prueba se realiza estimando dos veces la suma media de los cuadrados. La primera estimación (error de la suma media de los cuadrados) es independiente de cualquier efecto. La segunda estimación (modelo de suma de cuadrados medios) incluye una contribución de los efectos. La razón de estas dos estimaciones ( F ratio) está cerca de 1 cuando no hay efectos. La relación es mayor que 1 cuando hay efectos. La conclusión sobre los efectos significativos generalmente se logra determinando ɑ antes de la prueba y luego comparando los pags -valor para el F proporción a este nivel. Un común, pero no siempre apropiado, ɑ = 0.05 y JMP asume ese nivel para el formato de pags -valores.
si uso ɑ = 0.05, concluyo que:
- no hay efecto del tipo de pesador,
- hay un efecto de la edad,
- pero el efecto de la edad no es el mismo para los dos tipos de pesadores.
Por favor mira Ayuda > Biblioteca de documentación de JMP > Ajuste de modelos lineales guía > Capítulo 3: Informe de mínimos cuadrados estándar y opciones .
