La prueba del efectoHola a todos,
Me he estado preguntando si alguien podría ayudarme a leer los siguientes resultados del modelo de ajuste/prueba de efecto.
Básicamente, tengo un conjunto de datos de las últimas 3 pruebas y me gustaría saber si hay alguna diferencia entre los métodos de pesaje. Actualmente utilizo pesadoras automáticas y manuales a diferentes edades. Por lo tanto, he utilizado la edad y el tipo de pesador como factor que afecta los resultados del peso corporal. Me gustaría saber si las diferencias observadas entre esas dos básculas se deben al tipo de báscula que se utiliza 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 agrego desde nuestro intercambio de correo electrónico para la discusión aquí:
Básicamente, el objetivo de mi proyecto es establecer si el sistema de pesaje automático puede sustituir al pesaje manual, por completo o quizás en determinadas edades (?).
- Por lo tanto, deberá especificar que está interesado en el efecto del “Tipo de pesadora” y el efecto de interacción entre el “Tipo de pesadora” y la “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.
- Ten en cuenta también @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" de los datos.
- Esto es lo que no puedes responder porque no tienes una medida estándar de oro, es decir, un valor exacto del peso de las aves en el corral. Tienes tres sistemas de medición, 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 esa y los sistemas de medición y usarla como 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 sólo 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 hayan sido pesadas varias veces.
- No puedes probar esto como un factor: “No. de aves pesadas” para Auto es aleatorio y Manual se controla durante el ensayo. Desafortunadamente, también significa que el factor “Tipo de pesadora” y “Edad” van a describir la variabilidad causada por este cambio y no la validez de los sistemas de medición sobre la edad de las aves.
Precisión de las básculas y calibración, aunque ambas están calibradas con pesas de calibración, existen algunas discrepancias. Por ejemplo, antes de pesar hago una verificación de 10 kg, por lo que registro 10 lecturas de 10 kg y algunas de esas lecturas quedaron fuera del rango aceptable de -/+ 10 g.
- Deberá asegurarse de que todas las básculas sean precisas antes de usarlas en este estudio. ¿Esta puede ser la razón por la que algunos bolígrafos (2,6,9,13 y 19) son significativamente diferentes a otros? ¿Todos tienen básculas separadas? Ver @statman Respuesta de Análisis de Sistemas de Medición.
Me gustaría saber qué análisis se puede hacer para responder a una pregunta: ¿por qué en algunos ensayos esos factores en ciertas edades son cruciales y en otros no (?) (encuentre la tabla JMP adjunta y las diapositivas en PowerPoint con los resultados).
- Como regla general, más datos significan más poder para detectar un efecto; utilice siempre tantos datos como sea posible.
Además, he estado intentando realizar un análisis similar para mi colega basado en un solo ensayo, donde la pluma se trató como efecto aleatorio y la edad y el tipo de pesador como efecto fijo. Sin embargo, el resultado del análisis es diferente al de Phils, por lo que supongo que he hecho algo mal. Encuentre el archivo adjunto llamado "Prueba 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, por ejemplo, seleccionas 20 de 100 bolígrafos posibles al azar, entonces se trata de un efecto aleatorio.
Con estos comentarios y los exhaustivos comentarios de @Mark_Bailey , @Phil_Kay y @statman arriba, este no es un análisis del que puedas inferir actualmente.
Re: Pesaje automático vs manual: prueba de efectosEn respuesta a este hilo: La prueba de efectos Auto vs Manual
" Cuando observé los datos de cada ensayo, el "lápiz" parece tener un efecto significativo, pero cuando combiné todos los datos no hubo ningún efecto significativo del lápiz (no entiendo por qué sería así).
Uno de los miembros de la comunidad JMP (@mark_baily) amablemente hizo un análisis por mí (encuéntrelo adjunto: documento de Word), 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 hilo nuevo sobre el mismo tema. Simplemente resulta confuso para todos los que quieren ayudarte. Y para cualquiera que intente encontrarle sentido a esto, ayudarlo 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.
Adjunté los datos que compartió como una tabla JMP.
En la tabla hay 2 guiones de 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, hay cosas diferentes que son significativas en estas dos formas de modelar los datos. Eso no es inusual. Una explicación simple es que para un ensayo específico puede haber una diferencia importante que se promedia cuando se analizan todos los ensayos.
Personalmente, creo que es REALMENTE una buena idea, en primer lugar, trazar los datos, aunque sólo sea para comprobar la calidad. ¿Has hecho esto?
Esta trama me pareció informativa (el guión también se encuentra en la tabla). Por ejemplo, parece que vale la pena investigar los datos del ensayo 5 y de las edades de 16 y 17 años.
Saludos,
filo
Re: Pesaje automático vs manual: prueba de efectosHola,
Gracias por tus sugerencias.
Para ser honesto no sé cómo subir 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. Además, a menos aves les gusta utilizar la báscula automática en una etapa más avanzada de su vida).
Como se mencionó, existe una variación en el número de aves. Por el momento, nuestras pruebas se basan en pesos manuales (se pesa el 20% del corral), pero nos gustaría alejarnos de este método y poder utilizar el modo automático. 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: prueba de efectos¿No ha identificado "ensayos" en su hoja de Excel? ¿Qué es un juicio? Intenté averiguar qué era una prueba basada en las medidas repetidas de edad, pero cuando miré ese patrón, encontré 7 pruebas.
La precisión es "la desviación promedio del valor real". Normalmente, esto se hace con fines de calibración. No se puede responder a la pregunta de exactitud con este conjunto de datos. ¿Quizás le interese la precisión? No tienes ningún registro de si se pesa la misma ave más de una vez. Para evaluar la precisión (repetibilidad) de los dispositivos, será necesario medir la misma ave dos veces con el mismo dispositivo (también en un período corto de tiempo, no en edades diferentes). Para evaluar la reproducibilidad de precisión, será necesario medir la misma ave en ambos dispositivos en un corto período de tiempo. No hay ningún registro de esto en el conjunto de datos, por lo que no se pueden responder preguntas sobre la precisión del sistema de medición.
La única Y registrada es mi conjetura: peso promedio. Siempre que se toma un promedio de múltiples medidas, es importante comprender la variación y distribución de los valores individuales. Si hay puntos de datos de "causas especiales", pueden distorsionar los promedios. Si las distribuciones son manifiestamente anormales, entonces un promedio podría ser una medida inapropiada de tendencia central.
No tienes datos de la pesadora automática a las 6 semanas. El número de aves pesadas se confunde con el tipo de pesadora (Manual es siempre 50 y Automatizada es un número aleatorio). Su información de antecedentes es confusa:
" hasta las 6 semanas de edad se pesan 140 aves/corral y después de las 8 semanas de edad se pesan 50 aves/corral"
"hasta las 6 semanas de edad hay 700 aves por corral"
¿Quizás deberías normalizar los datos en función de la población de aves?
Como sugiere Mark, debería comprender mejor 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)
Adjunto un gráfico simple de los datos. Un análisis adicional sin una mayor comprensión sería prematuro.
Re: Pesaje automático vs manual: prueba de efectosImporté su libro de trabajo y cambié algunos atributos de la columna de datos en JMP.
Utilicé un modelo de partición para evaluar variables importantes. La edad es, con diferencia, la variable más importante.
Utilicé todas las variables como predictores en un modelo de regresión lineal para el peso corporal. Traté el ensayo y la pluma como efectos aleatorios y el resto como efectos fijos. Aquí está el análisis inicial:
El análisis de los componentes de la varianza de los efectos aleatorios sugiere que no hay ningún efecto (diferencia) significativo entre los ensayos o los 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 residuos para buscar problemas con los datos o los supuestos del modelo.
Se puede ver en los detalles que todavía hay cierta tendencia en el modelo hacia los pesos corporales más bajos. También hay un grupo de pesos en el medio del rango que se diferencian de los demás pesos vecinos.
Supuse que los datos se registraron en el orden en que se generaron. Si es así, todavía quedan patrones por investigar. Coloreé por Trial y marqué por tipo de pesadora.
Re: Pesaje automático vs manual: prueba de efectos¿Por qué no proporciona sus datos en una tabla de datos de JMP?
¿Cuál era su plan de análisis al inicio 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 versus manual: la prueba de efectosHola,
Adjunto los datos en un archivo excel.
He recopilado 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 en 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 usan básculas automáticas o es al revés. .
Me he estado preguntando si el número de bolígrafo debería usarse en el modelo como factor aleatorio (?)
Fondo:
- hasta las 6 semanas de edad se pesan 140 aves/corral y después de las 8 semanas de edad se pesan 50 aves/corral, utilizando pesadora manual. Mientras que la pesadora automática registra más pesos que la manual (datos en la hoja de cálculo de Excel)
- hasta las 6 semanas de edad hay 700 aves por corral; 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 efectomilá,
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 ensayo por separado en lugar de combinarlos en un conjunto de datos para el análisis?
Las pruebas de efectos son pruebas de hipótesis de la hipótesis nula, es decir, que no hay efecto. Es decir, las estimaciones del parámetro son iguales a cero. La prueba se realiza estimando la suma media de cuadrados dos veces. La primera estimación (error medio de la suma de cuadrados) es independiente de cualquier efecto. La segunda estimación (modelo de suma media de cuadrados) incluye una contribución de los efectos. La relación 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 pag -valor para el F proporción a este nivel. Un método común, pero no siempre apropiado, ɑ = 0,05 y JMP asume ese nivel para el formato de pag -valores.
si uso ɑ = 0,05, concluyo que:
- no hay ningún efecto del tipo de pesadora,
- hay un efecto de la edad,
- pero el efecto de la Edad no es el mismo para los dos tipos de pesadoras.
Por favor mira Ayuda > Biblioteca de documentación JMP > Ajuste de modelos lineales guía > Capítulo 3: Informe y opciones de mínimos cuadrados estándar .
