효과 테스트안녕하세요 여러분,
아래의 Fit Model/효과 테스트 결과를 읽는 데 도움을 줄 수 있는 사람이 있는지 궁금합니다.
기본적으로 지난 3번의 실험에서 얻은 데이터 세트가 있는데, 계량 방법에 차이가 있는지 알아보고 싶습니다. 현재 저는 다양한 연령대의 자동 계량기와 수동 계량기를 사용하고 있습니다. 따라서 나는 체중 결과에 영향을 미치는 요인으로 연령과 체중 측정기 유형을 사용했습니다. 두 계량기 사이에 나타나는 차이점이 사용되는 계량기 유형에 따른 것인지 아닌지 알고 싶습니다.
감사합니다!
시험 1
효과 테스트 | 엔팜 | DF | 제곱의 합 | F 비율 | 확률 > F |
계량기의 종류 | 1 | 1 | 0.5328 | 1.3884 | 0.2399 |
연령(주) | 6 | 6 | 5364.0025 | 2329.370 | <.0001* |
계량기 종류*연령(주) | 6 | 6 | 5.6173 | 2.4394 | 0.0264 * |
시험 2:
효과 테스트 | 엔팜 | DF | 제곱의 합 | F 비율 | 확률 > F |
계량기의 종류 | 1 | 1 | 0.691 | 6.0384 | 0.0145* |
연령(주) | 8 | 8 | 11195.978 | 12237.44 | <.0001* |
계량기 종류*연령(주) | 8 | 8 | 5.641 | 6.1657 | <.0001* |
시험 3:
효과 테스트 | 엔팜 | DF | 제곱의 합 | F 비율 | 확률 > F |
계량기의 종류 | 1 | 1 | 0.0290 | 0.2056 | 0.6506 |
연령(주) | 7 | 7 | 8635.3296 | 8733.892 | <.0001* |
계량기 종류*연령(주) | 7 | 7 | 4.7245 | 4.7785 | <.0001* |
답: 효과 테스트안녕하세요 밀레나님,
여기에 대한 토론을 위해 이메일 교환에서 추가하면 됩니다.
기본적으로 내 프로젝트의 목적은 자동 계량 시스템이 수동 계량을 완전히 대체할 수 있는지 또는 특정 연령(?)에서 대체할 수 있는지 확인하는 것입니다.
- 따라서 "계량기 유형"의 효과와 "계량기 유형"과 "연령" 간의 상호 작용 효과에 관심이 있음을 지정해야 합니다.
- "계량기 유형" 요소가 중요한 경우 측정 시스템 간에 차이가 있는 것입니다.
- 추가로 상호 작용 요인이 중요한 경우 새의 나이에 따라 차이가 변경됩니다.
- 또한 고려하십시오 @마크_베일리 '나이' 2차 효과에 의한 '나이'에 대한 중요한 포인트입니다.
그리고 자동과 수동(?) 중 어느 시스템이 더 정확한지도 알아보세요. 데이터의 "노이즈"를 제거하는 방법.
- 이는 금본위제, 즉 우리 안에 있는 새의 무게에 대한 정확한 값이 없기 때문에 대답할 수 없는 것입니다. 세 가지 측정 시스템이 있지만 각 시스템은 모든 새의 실제 무게(황금 표준 측정)에 대한 근사치입니다.
- 최적 기준 측정값이 있는 경우 해당 측정 시스템과 측정 시스템 간의 차이를 계산하여 이를 결과로 사용할 수 있습니다.
제가 생각하기에 핵심적인 역할을 하는 영역은 다음과 같습니다.
새 수(6주차: 펜당 140마리의 새를 수동으로 가중하고, 8주에서 20주까지는 펜당 50마리만). Auto는 24시간 동안의 평균을 제공하며 동일한 새에 여러 번 가중치를 부여할 가능성이 있습니다.
- 이것을 요인으로 테스트할 수는 없습니다. “아니요. 자동의 경우 "새 무게 측정"은 무작위이고 수동은 시험을 통해 제어됩니다. 불행하게도 이는 "계량기 유형" 및 "나이" 요인이 이러한 변화로 인한 변동성을 설명하는 것이지 새의 나이에 따른 측정 시스템의 유효성을 설명하지 않는다는 의미이기도 합니다.
계량기 및 교정의 정확도. 둘 다 교정 분동으로 교정되지만 약간의 불일치가 있습니다. 예를 들어, 체중을 측정하기 전에 10kg 검사를 해서 10kg의 측정값을 10번 기록했는데 그 중 일부 측정값이 -/+ 10g의 허용 범위를 벗어났습니다.
- 이 연구에서 사용하기 전에 모든 계량기가 정확한지 확인해야 합니다. 이것이 일부 펜(2,6,9,13 및 19)이 다른 펜과 크게 다른 이유일 수 있습니까? 다들 계량기가 따로 있나요? 보다 @statman 측정 시스템 분석에 관한 님의 답변입니다.
나는 다음 질문에 답하기 위해 어떤 분석을 할 수 있는지 알고 싶습니다. 왜 일부 임상시험에서는 특정 연령의 이러한 요인이 중요하고 다른 임상시험에서는 그렇지 않습니까(?)(첨부된 JMP 표 및 결과가 포함된 파워 포인트 슬라이드를 참조하십시오).
- 경험에 따르면, 데이터가 많을수록 효과를 감지하는 데 더 많은 힘이 필요하므로 항상 최대한 많은 데이터를 사용하세요.
또한 저는 단일 실험을 기반으로 동료를 위해 유사한 분석을 수행하려고 노력해 왔습니다. 여기서 펜은 무작위 효과로 처리되고 계량기의 연령 및 유형은 고정 효과로 처리되었습니다. 하지만 분석 결과가 필스와 다르기 때문에 제가 뭔가 잘못한 것이 아닌가 추측해봅니다. "broiler Trial 54"라는 첨부파일을 확인하시기 바랍니다.
- 펜이 무작위 효과라고 생각하지 않습니다. 모든 시험에 사용하는 펜이 20개 있는 것 같나요? 그렇다면 이것을 고정 효과로 유지하십시오. 예를 들어 100개의 펜 중에서 무작위로 20개를 선택하는 경우 이는 무작위 효과입니다.
이런 댓글과 꼼꼼한 댓글로 @마크_베일리 , @Phil_Kay 그리고 @statman 위의 내용은 현재 추론할 수 있는 분석이 아닙니다.
답변: 자동 및 수동 계량 - 효과 테스트이 스레드에 대한 답변: 효과 테스트 자동 대 수동
" 각 실험별 데이터를 보면 "펜"이 유의미한 효과가 있는 것 같은데, 모든 데이터를 종합해 보면 펜의 유의미한 효과가 없습니다(왜 그럴지 모르겠습니다.)
JMP 커뮤니티 회원 중 한 분(@mark_baily)이 저를 위해 친절하게 몇 가지 분석을 해주셨지만(첨부된 단어 문서를 참조하세요), 이번에도 완전히 이해가 되지 않습니다.
나는 당신이 그것을 조사하고 이러한 데이터를 처리하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 알려주실 수 있는지 궁금합니다. "
우선, 동일한 주제에 대해 새로운 스레드를 시작하지 않는 것이 가장 좋습니다. 당신을 돕고 싶어하는 모든 사람에게 혼란을 줄 뿐입니다. 그리고 자신의 문제를 해결하기 위해 이것을 이해하려는 모든 사람에게 적합합니다.
둘째, JMP 데이터 테이블을 첨부해 주세요. .xslx 파일과 동일한 방식으로 jmp 파일을 첨부할 수 있습니다.
JMP 테이블로 공유해주신 데이터를 첨부했습니다.
표에는 2개의 모델 스크립트가 있습니다. 1개는 모든 시행에 대한 모델(시행은 무작위 효과)이고 1개는 각 시행에 대한 별도의 모델입니다.
예, 데이터를 모델링하는 이 두 가지 방법에서는 서로 다른 점이 중요합니다. 그것은 드문 일이 아닙니다. 간단한 설명은 특정 시험의 경우 모든 시험을 살펴볼 때 평균을 낸 중요한 차이가 있을 수 있다는 것입니다.
개인적으로, 품질을 확인하기 위해서라면 먼저 데이터를 플롯하는 것이 정말 좋은 생각이라고 생각합니다. 당신은 이것을 했습니까?
나는 이 플롯이 유익하다고 생각했습니다(표에도 있는 스크립트). 예를 들어 시험 5와 16~17세 데이터는 조사할 가치가 있는 것으로 보입니다.
문안 인사,
필
답변: 자동 및 수동 계량 - 효과 테스트안녕,
귀하의 제안에 감사드립니다.
솔직히 말해서 JMP 테이블을 업로드하는 방법을 모르겠습니다. 그래서 엑셀 스프레드시트를 올렸습니다.
나는 자동 및 수동 가중치 사이의 차이가 중요해지면(특정 연령 또는 전반적으로 차이가 나는지) 확인할 계획이었습니다.
또한, 그 차이가 체중 측정 방법 때문인지 아닌지(?) 또는 체중을 측정하는 새의 수 때문인지 확인하고 싶었습니다(자동으로 더 많은 새를 기록하지만 동일한 새에 여러 마리의 가중치가 부여될 수도 있음을 알고 있습니다). 수동 계량을 사용하면 모든 새의 체중이 한 번 측정됩니다. 게다가 노년기에는 자동 저울을 사용하는 새가 적습니다.)
언급한 대로 새 수에는 차이가 있습니다. 현재 우리의 시도는 수동 가중치(펜의 20%에 가중치가 부여됨)를 기반으로 하지만 우리는 이 방법에서 벗어나 자동으로 릴레이할 수 있기를 원합니다. 따라서 나는 우리가 Auto에 의존할 수 있는지 없는지에 대한 질문에 답할 수 있는 데이터를 어떻게 제시할 것인지를 고민합니다.
답변: 자동 및 수동 계량 - 효과 테스트Excel 시트에서 "시험"을 식별하지 않았습니까? 재판이란 무엇입니까? 연령을 반복적으로 측정하여 시행이 무엇인지 알아내려고 했는데, 그 패턴을 살펴보니 7번의 시행이 나오네요?
정확도는 "참값과의 평균 편차"입니다. 이는 일반적으로 교정 목적으로 수행됩니다. 이 데이터 세트로는 정확성 문제에 답할 수 없습니다. 아마도 당신은 정밀도에 관심이 있습니까? 같은 새의 몸무게가 두 번 이상 측정되었는지에 대한 기록이 없습니다. 장치의 정밀도(반복성)를 평가하려면 동일한 장치에서 동일한 새를 두 번 측정해야 합니다(또한 다른 연령이 아닌 짧은 기간 내에). 정밀한 재현성을 평가하려면 짧은 시간 내에 두 장치 모두에서 동일한 새를 측정해야 합니다. 데이터 세트에는 이에 대한 기록이 없으므로 측정 시스템 정밀도에 대한 질문에는 답변할 수 없습니다.
유일하게 기록된 Y는 제가 추측한 평균 체중입니다. 여러 측정값의 평균을 계산할 때마다 개별 값의 변동과 분포를 이해하는 것이 중요합니다. "특수 원인" 데이터 포인트가 있는 경우 평균이 왜곡될 수 있습니다. 분포가 전체적으로 정규적이지 않은 경우 평균은 중심 경향을 측정하는 데 적합하지 않을 수 있습니다.
6주차의 자동 계량기에 대한 데이터가 없습니다. 무게를 측정한 새의 수는 무게 측정기 유형과 혼동됩니다(수동은 항상 50이고 자동은 임의의 #입니다). 귀하의 배경 정보가 혼란스럽습니다.
" 6주령까지는 140마리/우리, 8주령 이후에는 50마리/우리에 가중치를 부여합니다"
"펜당 최대 6주령 700마리의 새가 존재합니다"
아마도 새 개체 수를 기준으로 데이터를 정규화해야 할까요?
Mark가 제안한 것처럼 측정 시스템 연구를 더 잘 이해해야 합니다. 나는 다음을 읽는 것이 좋습니다:
Wheeler, Donald 및 Lyday, Richard “ 측정 프로세스 평가 ” SPC 프레스 (ISBN 0-945320-06-0)
간단한 데이터 그래프를 첨부했습니다. 더 이상의 이해가 없는 추가 분석은 시기상조입니다.
답변: 자동 및 수동 계량 - 효과 테스트통합 문서를 가져오고 JMP에서 일부 데이터 열 속성을 변경했습니다.
중요한 변수를 평가하기 위해 파티션 모델을 사용했습니다. 나이가 가장 중요한 변수이다.
나는 체중에 대한 선형 회귀 모델에서 모든 변수를 예측 변수로 사용했습니다. 나는 시험과 펜을 무작위 효과로 처리하고 나머지는 모두 고정 효과로 처리했습니다. 초기 분석은 다음과 같습니다.
무작위 효과의 분산 성분 분석은 시험과 펜 사이에 유의미한 효과(차이)가 없음을 나타냅니다. 연령은 비선형 효과를 나타냅니다. 계량기의 유형과 계량된 새의 수에 따라 차이가 있습니다.
이 플롯은 모델의 예측 성능을 보여줍니다.
또한 데이터나 모델 가정에 문제가 있는지 알아보기 위해 잔차를 조사했습니다.
가장 낮은 체중에 대한 모델에는 여전히 약간의 편향이 있음을 자세히 볼 수 있습니다. 범위 중간에는 다른 인접 가중치와 구별되는 가중치 클러스터도 있습니다.
데이터가 생성된 순서대로 기록되었다고 가정했습니다. 그렇다면 아직 조사해야 할 패턴이 있습니다. Trial로 색칠하고 계량기 종류별로 표시해 봤습니다.
답변: 자동 및 수동 계량 - 효과 테스트JMP 데이터 테이블에 데이터를 제공하지 않는 이유는 무엇입니까?
본 연구를 시작할 때 분석 계획은 무엇이었나요?
참조하세요 도움말 > JMP 문서 라이브러리 > 품질 및 생산성 가이드 > 측정 시스템 분석 장 JMP를 사용하여 측정의 정확성을 결정하는 방법에 대한 강의입니다.
자동 대 수동 계량 - 효과 테스트안녕,
데이터를 엑셀파일로 첨부했습니다.
나는 지난 4번의 시험(자동 및 수동 체중 측정)에서 모든 체중 데이터를 수집했습니다.
특정 연령에서 자동과 수동 사이에 나타나는 차이가 체중 측정 방법이나 체중을 측정하는 새 수 또는 기타 요인으로 인한 것인지 알고 싶습니다.
또한 더 많은 새에게 가중치가 부여되었으므로 자동 가중치가 수동 가중치보다 더 정확한지 알고 싶습니다. 그러나 시험이 끝날 때(16~20주) 더 적은 새가 자동 체중계를 사용하거나 그 반대입니다. .
모델에서 펜번호를 Random Factor(?)로 사용해야 하는지 궁금합니다.
배경:
- 최대 6주령에는 140마리/우리의 무게를 측정하고 8주령 이후에는 50마리/우리의 무게를 수동 계량기를 사용하여 측정합니다. 반면 자동 계량기는 수동 계량기보다 더 많은 중량을 기록합니다(엑셀 스프레드시트의 데이터).
- 펜 당 최대 6주령의 새 700마리가 존재함; 8~14주: 230마리/펜, 14~20주: 176마리/펜
- 총 20개의 펜이 있습니다.
어떤 제안이나 해결책이라도 주시면 감사하겠습니다.
미리 감사드립니다.
답: 효과 테스트밀라,
데이터 테이블을 첨부하시면 분석을 위해 올바른 모델을 작성하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
답: 효과 테스트'재판'이란 무엇인가요? 분석을 위해 실험을 하나의 데이터 세트로 결합하는 대신 각 실험을 개별적으로 분석하는 이유는 무엇입니까?
효과 검정은 효과가 없다는 귀무가설에 대한 가설 검정입니다. 즉, 모수 추정치는 0입니다. 테스트는 평균 제곱합을 두 번 추정하여 수행됩니다. 첫 번째 추정치(평균 제곱합 오차)는 어떤 효과와도 무관합니다. 두 번째 추정치(평균 제곱합 모델)에는 효과의 기여도가 포함됩니다. 이 두 추정치의 비율( 에프 비율)은 효과가 없을 때 1에 가깝습니다. 효과가 있는 경우 비율은 1보다 큽니다. 중요한 효과에 대한 결론은 일반적으로 테스트 전에 ɑ를 결정한 다음 두 값을 비교함으로써 달성됩니다. 피 -에 대한 값 에프 이 수준에 비례합니다. 일반적이지만 항상 적절한 것은 아닙니다. ɑ = 0.05이고 JMP는 다음 형식에 대해 해당 수준을 가정합니다. 피 -가치.
내가 사용한다면 ɑ = 0.05, 나는 다음과 같이 결론을 내립니다.
- 계량기 종류에 따른 영향은 없으며,
- 나이의 영향이 있고,
- 그러나 연령의 효과는 두 가지 유형의 계량기에서 동일하지 않습니다.
참조하세요 도움말 > JMP 문서 라이브러리 > 선형 모형 피팅 안내 > 3장: 표준 최소제곱 보고서 및 옵션 .
