255378_de-DE

liliconcom

Der Wirkungstest

Hallo alle,

 

Ich habe mich gefragt, ob mir jemand helfen könnte, die unten stehenden Ergebnisse des Anpassungsmodells / des Wirkungstests zu lesen

Grundsätzlich habe ich eine Reihe von Daten aus den letzten 3 Versuchen und ich würde gerne herausfinden, ob es einen Unterschied zwischen den Wiegemethoden gibt. Derzeit verwende ich automatische Waagen und manuelle Waagen in verschiedenen Altersstufen. Daher habe ich das Alter und die Art der Waage als Faktor verwendet, der die Körpergewichtsergebnisse beeinflusst. Ich würde gerne herausfinden, ob die Unterschiede zwischen diesen beiden Waagen auf den verwendeten Waagentyp zurückzuführen sind oder nicht.

Vielen Dank!

Versuch 1

Wirkungstest	Nparm	DF	Quadratsumme	F-Verhältnis	Prob > F
Art der Waage	1	1	0,5328	1.3884	0,2399
Alter (Wochen)	6	6	5364.0025	2329.370	<.0001*
Waagentyp*Alter (Wochen)	6	6	5.6173	2.4394	0,0264 *

 

Versuch 2:

Wirkungstest	Nparm	DF	Quadratsumme	F-Verhältnis	Prob > F
Art der Waage	1	1	0,691	6.0384	0,0145*
Alter (Wochen)	8	8	11195.978	12237.44	<.0001*
Waagentyp*Alter (Wochen)	8	8	5.641	6.1657	<.0001*

 

Versuch 3:

Wirkungstest	Nparm	DF	Quadratsumme	F-Verhältnis	Prob > F
Art der Waage	1	1	0,0290	0,2056	0,6506
Alter (Wochen)	7	7	8635.3296	8733.892	<.0001*
Waagentyp*Alter (Wochen)	7	7	4,7245	4,7785	<.0001*

Re: Der Wirkungstest

Hallo Milena,

 

Fügen Sie einfach aus unserem E-Mail-Austausch für die Diskussion hier hinzu:

 

Grundsätzlich ist das Ziel meines Projekts festzustellen, ob das automatische Wiegesystem das manuelle Wiegen vollständig ersetzen kann oder vielleicht in bestimmten Altersstufen (?)

 

• Daher müssten Sie dann angeben, dass Sie sich für den Effekt „Typ der Waage“ und den Interaktionseffekt zwischen „Typ der Waage“ und „Alter“ interessieren.
• Wenn der Faktor „Typ der Waage“ von Bedeutung ist, gibt es Unterschiede zwischen den Messsystemen
• wenn zusätzlich der Interaktionsfaktor signifikant ist, ändert sich der Unterschied mit dem Alter der Vögel.
• Auch berücksichtigen @Mark_Bailey 's wichtiger Punkt über den quadratischen Effekt "Alter" mal "Alter".

und auch welches System ist genauer Auto oder Manuell (?). Wie das „Rauschen“ in den Daten entfernt werden kann.

 

• Das können Sie nicht beantworten, da Sie kein Goldstandardmaß haben, dh einen genauen Wert für das Gewicht der Vögel im Gehege. Sie haben drei Maßsysteme, aber jedes davon ist eine Annäherung an das wahre Gewicht aller Vögel (das Goldstandardmaß).
• Wenn Sie das Goldstandardmaß hätten, könnten Sie die Differenz zwischen diesem und den Messsystemen berechnen und dies als Ergebnis verwenden.

 

Es gibt Bereiche, die meiner Meinung nach eine Schlüsselrolle spielen:

 

Anzahl der Vögel (bei 6 Wochen: 140 Vögel/Bucht werden manuell gewogen, und von 8 bis 20 Wochen nur 50 Vögel pro Bucht). Während Auto einen Durchschnitt über einen Zeitraum von 24 Stunden angibt, besteht die Möglichkeit, dass dieselben Vögel mehrmals gewogen wurden

 

• Sie können dies nicht als Faktor testen: „Nein. der gewogenen Vögel“ für Auto ist zufällig und Manuell wird über den Versuch kontrolliert. Leider bedeutet dies auch, dass die Faktoren „Typ der Waage“ und „Alter“ die durch diese Änderung verursachte Variabilität beschreiben und nicht die Gültigkeit der Messsysteme über das Alter der Vögel.

 

Genauigkeit von Waagen und Kalibrierung, obwohl beide mit Kalibriergewichten kalibriert sind, gibt es einige Abweichungen. Zum Beispiel mache ich vor dem Wiegen eine 10-kg-Prüfung, also nehme ich 10 Messwerte von 10 kg auf und einige dieser Messwerte lagen außerhalb des akzeptablen Bereichs von -/+ 10 g

 

• Sie müssen sicherstellen, dass alle Waagen genau sind, bevor Sie sie in dieser Studie verwenden. Dies kann der Grund sein, warum sich einige Stifte (2,6,9,13 und 19) erheblich von anderen unterscheiden? Haben sie alle separate Waagen? Sehen @statmann 's Antwort bezüglich Messsystemanalyse.

 

Ich würde gerne herausfinden, welche Analyse durchgeführt werden kann, um eine Frage zu beantworten: Warum sind in einigen Studien diese Faktoren in bestimmten Altersstufen entscheidend und in anderen nicht (?) (siehe beigefügte JMP-Tabelle und PowerPoint-Folien mit Ergebnissen).

 

• Allgemeine Faustregel, mehr Daten bedeuten mehr Kraft, um einen Effekt zu erkennen, verwenden Sie immer so viele Daten wie möglich.

 

Außerdem habe ich versucht, eine ähnliche Analyse für meinen Kollegen auf der Grundlage eines Einzelversuchs durchzuführen, bei dem der Stift als zufälliger Effekt und das Alter und der Typ der Waage als fester Effekt behandelt wurden. Das Ergebnis der Analyse ist jedoch anders als das von Phils, daher gehe ich davon aus, dass ich etwas falsch gemacht habe. Bitte finden Sie die angehängte Datei namens „Broiler Trial 54“

 

• Ich glaube nicht, dass Stift ein zufälliger Effekt ist, Sie scheinen 20 Stifte zu haben, die Sie für alle Versuche verwenden? Wenn ja, dann behalten Sie dies als festen Effekt bei. Wenn Sie beispielsweise 20 von 100 möglichen Stiften zufällig auswählen, handelt es sich um einen Zufallseffekt.

 

Mit diesen Kommentaren und den ausführlichen Kommentaren von @Mark_Bailey , @Phil_Kay und @statmann oben, dies ist keine Analyse, aus der Sie derzeit schließen können.

Betreff: Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Als Antwort auf diesen Thread: Der Effekttest Auto vs. Manuell

" Wenn ich mir die Daten jeder Studie ansehe, scheint der „Stift“ eine signifikante Wirkung zu haben, aber wenn ich alle Daten zusammenfasse, gibt es keine signifikante Wirkung des Stifts (ich verstehe nicht, warum das so sein sollte?)

Einer der Mitglieder der JMP-Community (@mark_baily) hat freundlicherweise einige Analysen für mich durchgeführt (siehe beigefügtes Word-Dokument), aber auch hier verstehe ich es nicht vollständig.

 

Ich habe mich gefragt, ob Sie sich das ansehen und mir mitteilen könnten, wie mit diesen Daten am besten umgegangen wird. "

 

Zunächst einmal ist es am besten, keinen neuen Thread zum gleichen Thema aufzumachen. Es wird nur verwirrend für alle, die Ihnen helfen wollen. Und für alle, die versuchen, dies zu verstehen, um ihnen bei ihrem Problem zu helfen.

 

Zweitens fügen Sie bitte die JMP-Datentabelle bei. Sie können eine jmp-Datei genauso anhängen wie eine .xslx-Datei.

 

Ich habe die von Ihnen freigegebenen Daten als JMP-Tabelle angehängt.

 

In der Tabelle gibt es 2 Modellskripte: 1 für das Modell bei allen Versuchen (Versuch ist ein Zufallseffekt) und 1 für ein separates Modell für jeden Versuch.

 

Ja, bei diesen beiden Arten der Datenmodellierung sind verschiedene Dinge von Bedeutung. Das ist nicht ungewöhnlich. Eine einfache Erklärung ist, dass es für einen bestimmten Versuch einen wichtigen Unterschied geben kann, der gemittelt wird, wenn Sie alle Versuche betrachten.

 

Ich persönlich halte es für eine WIRKLICH gute Idee, Ihre Daten zunächst zu plotten, und sei es nur, um die Qualität zu überprüfen. Hast du das gemacht?

 

Ich fand diese Handlung informativ (Skript auch in der Tabelle). Zum Beispiel scheinen die Daten von Trial 5 und Alter 16-17 eine Untersuchung wert zu sein.

 

 

 

Grüße,

Phil

Betreff: Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Hi,

Vielen Dank für Ihre Vorschläge.

Um ehrlich zu sein, weiß ich nicht, wie ich die JMP-Tabelle hochladen soll. Daher habe ich eine Excel-Tabelle hochgeladen.

 

Ich habe geplant, zu überprüfen, wann die Unterschiede zwischen automatischen und manuellen Gewichten signifikant werden (ob in einem bestimmten Alter oder vielleicht allgemein).

Außerdem wollte ich feststellen, ob die Unterschiede auf die Wiegemethode zurückzuführen sind oder nicht (?) Oder vielleicht auf die Anzahl der gewogenen Vögel (Auto zeichnet mehr Vögel auf, aber ich bin mir bewusst, dass derselbe Vogel mehrere gewogen werden kann Mal, wenn beim manuellen Wiegen jeder Vogel einmal gewogen wird. Außerdem verwenden weniger Vögel die Auto-Waage in der späteren Lebensphase)

Wie bereits erwähnt, gibt es eine Abweichung in der Anzahl der Vögel. Im Moment basieren unsere Versuche auf manuellen Gewichten (20 % des Stifts werden gewichtet), aber wir würden gerne von dieser Methode wegkommen und uns auf Auto verlassen können. Daher versuche ich herauszufinden, wie ich die Daten präsentieren kann, die die Frage beantworten, ob wir uns auf Auto verlassen können oder nicht.

 

 

 

Betreff: Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Sie haben „Versuche“ in Ihrer Excel-Tabelle nicht identifiziert? Was ist eine Studie? Ich habe versucht herauszufinden, was ein Versuch auf den wiederholten Altersmessungen basiert, aber als ich mir dieses Muster ansah, fand ich 7 Versuche?

 

Genauigkeit ist "die durchschnittliche Abweichung vom wahren Wert". Dies geschieht typischerweise zu Kalibrierungszwecken. Die Frage nach der Genauigkeit können Sie mit diesem Datensatz nicht beantworten. Vielleicht interessieren Sie sich für Präzision? Sie haben keine Aufzeichnungen darüber, ob derselbe Vogel mehr als einmal gewogen wurde. Um die Genauigkeit (Wiederholbarkeit) der Geräte zu beurteilen, müssen Sie denselben Vogel zweimal auf demselben Gerät messen lassen (auch in einem kurzen Zeitraum, nicht über verschiedene Altersgruppen). Um die genaue Reproduzierbarkeit beurteilen zu können, müssen Sie denselben Vogel in kurzer Zeit auf beiden Geräten messen lassen. Dies ist im Datensatz nicht dokumentiert, sodass Sie Fragen zur Genauigkeit des Messsystems nicht beantworten können.

 

Das einzige aufgezeichnete Y ist meine Vermutung, das Durchschnittsgewicht. Immer wenn Sie einen Durchschnitt aus mehreren Messungen nehmen, ist es wichtig, die Variation und Verteilung der einzelnen Werte zu verstehen. Wenn Datenpunkte aus „besonderen Gründen“ vorhanden sind, können diese die Durchschnittswerte verzerren. Wenn die Verteilungen grob nicht normal sind, könnte ein Durchschnitt ein ungeeignetes Maß für die zentrale Tendenz sein.

 

Sie haben keine Daten für die automatische Waage nach 6 Wochen. Die Anzahl der gewogenen Vögel wird mit dem Waagentyp verwechselt (Manuell ist immer 50 und Automatisiert ist eine zufällige Zahl). Ihre Hintergrundinformationen sind verwirrend:

" bis zur 6. Lebenswoche werden 140 Vögel/Bucht und nach der 8. Lebenswoche 50 Vögel/Bucht gewogen"

"Bis zum Alter von 6 Wochen sind 700 Vögel pro Bucht vorhanden"

Vielleicht sollten Sie die Daten basierend auf der Vogelpopulation normalisieren?

 

Wie Mark vorschlägt, sollten Sie sich ein besseres Verständnis von Messsystemstudien aneignen. Ich empfehle zu lesen:

Wheeler, Donald und Lyday, Richard“ Bewertung des Messvorgangs ” SPC-Presse (ISBN 0-945320-06-0)

 

Ich habe eine einfache Grafik der Daten beigefügt. Eine zusätzliche Analyse ohne weiteres Verständnis wäre verfrüht.

 

Betreff: Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Ich habe Ihre Arbeitsmappe importiert und einige Datenspaltenattribute in JMP geändert.

 

Ich habe ein Partitionsmodell verwendet, um wichtige Variablen zu bewerten. Das Alter ist die mit Abstand wichtigste Variable.

 

Ich habe alle Variablen als Prädiktoren in einem linearen Regressionsmodell für das Körpergewicht verwendet. Ich behandelte Trial und Pen als zufällige Effekte und den Rest als feste Effekte. Hier die erste Analyse:

 

 

Die Varianzkomponentenanalyse der Zufallseffekte legt nahe, dass es keinen signifikanten Effekt (Unterschied) zwischen Studien oder Pens gibt. Das Alter zeigt einen nichtlinearen Effekt. Es gibt einen Unterschied zwischen dem Waagentyp und einer Abhängigkeit von der Anzahl der gewogenen Vögel.

 

Dieses Diagramm zeigt die Vorhersageleistung des Modells:

 

 

Ich habe auch die Residuen untersucht, um nach Problemen mit den Daten oder Modellannahmen zu suchen.

 

 

Sie können im Detail sehen, dass das Modell für die niedrigsten Körpergewichte immer noch eine gewisse Verzerrung aufweist. Es gibt auch eine Gruppe von Gewichten in der Mitte des Bereichs, die sich von den anderen benachbarten Gewichten unterscheiden.

 

 

Ich bin davon ausgegangen, dass die Daten in der Reihenfolge ihrer Entstehung erfasst wurden. Wenn ja, dann gibt es noch Muster zu untersuchen. Ich habe durch Probe gefärbt und nach Waagentyp markiert.

 

 

Betreff: Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Warum stellen Sie Ihre Daten nicht in einer JMP-Datentabelle bereit?

 

Was war Ihr Analyseplan zu Beginn dieser Studie?

 

Bitte sehen Hilfe > JMP-Dokumentationsbibliothek > Leitfaden Qualität und Produktivität > Kapitel Messsystemanalyse für Lektionen zur Bestimmung der Genauigkeit von Messungen mit JMP.

Automatisches vs. manuelles Wiegen – der Wirkungstest

Hi,

 

Ich habe die Daten in einer Excel-Datei angehängt.

Ich habe alle Körpergewichtsdaten der letzten 4 Versuche (automatisches und manuelles Wiegen) gesammelt.

Ich würde gerne herausfinden, ob die Unterschiede zwischen automatisch und manuell in bestimmten Altersgruppen auf die Wiegemethode oder die Anzahl der zu wiegenden Vögel oder vielleicht auf andere Faktoren zurückzuführen sind.

Außerdem würde ich gerne herausfinden, ob automatische Gewichte genauer sind als manuelle, da mehr Vögel gewogen wurden, aber am Ende des Versuchs (16-20 Wochen) weniger Vögel automatische Waagen verwenden oder umgekehrt .

Ich habe mich gefragt, ob die Stiftnummer im Modell als Zufallsfaktor (?)

Hintergrund:

• Bis zum Alter von 6 Wochen werden 140 Vögel/Stall und nach dem Alter von 8 Wochen 50 Vögel/Stall mit einer manuellen Waage gewogen. Während die automatische Waage mehr Gewichte aufzeichnet als das Handbuch (Daten in der Excel-Tabelle)
• bis zum Alter von 6 Wochen sind 700 Vögel pro Bucht vorhanden; von 8 bis 14 Wochen: 230 Vögel/Stall und von 14 bis 20 Wochen: 176 Vögel/Stall
• Insgesamt gibt es 20 Stifte

 

Über Anregungen oder Lösungen würde ich mich freuen.

 

Vielen Dank im Voraus.

 

 

 

 

Re: Der Wirkungstest

Mila,

 

Wenn Sie Ihre Datentabelle anhängen, könnten wir versuchen, das richtige Modell für die Analyse zu schreiben.

Re: Der Wirkungstest

Was ist eine „Studie“? Warum analysieren Sie jede Studie separat, anstatt sie zur Analyse in einem Datensatz zusammenzufassen?

 

Die Effekttests sind Hypothesentests der Nullhypothese, dh es gibt keinen Effekt. Das heißt, die Parameterschätzungen sind gleich null. Der Test wird durchgeführt, indem die mittlere Summe der Quadrate zweimal geschätzt wird. Die erste Schätzung (mittlerer Quadratsummenfehler) ist unabhängig von irgendwelchen Effekten. Die zweite Schätzung (Modell der mittleren Summe der Quadrate) enthält einen Beitrag der Effekte. Das Verhältnis dieser beiden Schätzungen ( F Verhältnis) ist nahe 1, wenn es keine Effekte gibt. Das Verhältnis ist größer als 1, wenn Effekte vorhanden sind. Der Rückschluss auf signifikante Effekte erfolgt in der Regel durch Bestimmung von ɑ vor dem Test und anschließendem Vergleich der p -Wert für die F Verhältnis zu diesem Niveau. Eine übliche, aber nicht immer angemessene, ɑ = 0,05 und JMP nimmt diese Ebene für das Format von an p -Werte.

 

Wenn ich benutze ɑ = 0,05 schließe ich daraus:

• es gibt keinen Einfluss auf den Waagentyp,
• Es gibt einen Effekt des Alters,
• aber der Effekt des Alters ist für die beiden Arten von Waagen nicht derselbe.

 

Bitte sehen Hilfe > JMP-Dokumentationsbibliothek > Lineare Modelle anpassen Anleitung > Kapitel 3: Standardbericht der kleinsten Quadrate und Optionen .