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일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

JMP 커뮤니티 여러분, 안녕하세요.

 

맥락과 이것이 Google 색인 생성에 도움이 되는 경우, 이는 단백질체학 실험의 사용 사례이며 첨부된 예제 파일의 개별 "측정"은 개별 펩타이드 측정을 나타냅니다.   

 

일치 쌍 분석은 이미 나에게 필요한 답변을 제공합니다( 일치 쌍 분석(jmp.com))

• "GroupBy"로 그룹화
• 한 번에 두 가지 조건 일치(예: Drug00 대 Drug01, Drug00 대 Drug02, Drug00 대 Drug03)

 

그러나 실제로는 양측 t 검정 p-값이 필요하므로 현재 다음을 수행해야 합니다.

• 통과 분석 >> 전문 모델링 >> 일치 쌍
• 한 번에 두 개의 Y 열을 선택합니다(예: Drug00 및 Drug01).
• 칼럼별로 그룹화 기준
• 플롯과 모든 t 통계가 포함된 출력을 기다립니다.
• 만들다 결합된 데이터 테이블
• 4열 기준 정렬
• 아래로 스크롤하여 " 문제 > |t| "
• "Prob > |t|"로 모든 행을 선택합니다. 4열
• 선택을 반전한 다음 선택한 행 삭제

질문 1:

JSL을 거치거나 다른 방법으로 모든 통계 출력(예: 평균 차이, 표준 오류, 상한/하한 95%, 확률 > |t|)을 표로 작성하거나 더 나은 방법이 있습니까? 문제 > |t| ?Graph Builder와는 달리 "스크립트 저장" 방법을 알 수 없기 때문에 어떻게 시작해야 할지 모르겠습니다.

 

질문 2:

"질문 1"을 해결하는 것은 이미 나에게 큰 도움이 되지만, 여러 일치 쌍 분석을 수행할 수 있는 방법이 있습니까(예: 약물00 대 약물01 , 약물00 대 약물02 , 약물00 대 약물03 )?

분석 >> 선별 >> 응답 선별이 제가 원하는 것 같습니다.응답 선별 플랫폼(jmp.com) 출시

• 약물01 , 약물02 , 그리고 약물03 ~처럼 예, 응답
• 약물00 ~처럼 엑스
• 그룹화 ~에 의해 그룹화 기준
• 확인됨: 실행 시 PValues 테이블 그리고 X와 Y의 쌍

그러나 그것이 무엇인지는 나에게 명확하지 않습니다. P값 출력의 열은 다음을 나타냅니다.

또한, P값 응답 선별 워크플로에서 얻은 단측 또는 양측 p-값과 일치하지 않으며 그보다 더 작은 것 같습니다. 일치 쌍 분석 작업 흐름; 그만큼 문제 > |t| 의 값 일치 쌍 분석 작업 흐름이 더 합리적으로 보입니다.

 

조언해 주셔서 감사합니다.

데이터 혼합 및 정리윈도우Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

자세히 알려주셔서 감사합니다.좋습니다... 제가 설명한 대로 혼합 모델을 사용하려면 먼저 데이터를 쌓아야 합니다. 결국에는 GroupBy(문자, 명목), 측정(문자, 명목), 약물(문자, 명목) 및 펩타이드 측정(숫자, 연속)의 4개 열이 있습니다. Fit Model 플랫폼을 사용하면 Y가 펩타이드 측정값이고 약물 및 측정값을 모델 효과로 입력합니다. GroupBy를 "By" 변수로 사용하세요.그런 다음 "속성" 풀다운 삼각형을 사용하여 측정을 "무작위 효과"로 설정합니다("강조"는 "효과 스크리닝"으로 설정하고 "무제한 분산 구성요소"는 선택된 상태로 둡니다). 이것은 혼합 모델입니다. 고정된 효과(약물)를 함유하고 있기 때문에 혼합제라고 합니다. 그리고 무작위 효과(측정).이는 "간단히" 양방향 ANOVA 모델입니다. 혼합된 양방향 ANOVA 모델.

FWIW, 몇 가지 세부 정보는 다음과 같습니다. https://www.lexjansen.com/pharmasug/2004/Posters/PO05.pdf

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Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

제안해주셔서 감사합니다. @MRB3855 .

저는 Mixed Model이나 Fit Model에 익숙하지 않다고 고백하겠습니다.

1) 예, Drug00/Drug01/Drug02/Drug03 열 아래 값의 크기에 관계없이 동일한 가변성을 기대한다는 뜻이라면 동분산성을 가정할 수 있습니다(예: 로그 변환 필요 없음).

2) '측정' 속성을 숫자, 연속으로 변경했는데 결과를 알 수 없습니다(첨부).

• 아마도 나는 명확하지 않았을 것입니다. 전문 모델링 >> 일치 쌍 , 우리는 " 에 의해 " 열이 있는 상자 " 그룹화 기준 " ( "X 그룹화"가 아닌 ").

 

관련 메모에서 "일치 쌍" 분석에 해당하는 모델 유형이 무엇인지 안내해 주시겠습니까?감사해요.

적합 모델 플랫폼 개요(jmp.com)

Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

귀하의 질문을 올바르게 이해하고 있다면 더 완전한 분석은 혼합 모델입니다. 데이터 세트에는 세 개의 열이 있습니다. GroupBy(문자, 명목), 약물(문자, 명목) 및 펩타이드 측정(숫자, 연속).Fit Model 플랫폼을 사용하면 Y가 펩타이드 측정값이고, Drug 및 GroupBy를 모델 효과로 넣습니다.그런 다음 "속성" 풀다운 삼각형을 사용하여 GroupBy를 "Random Effect"로 설정합니다("Unbounded Variance Components"는 선택된 상태로 두고 "Emphasis"는 "Effect Screening"으로 설정).동분산성 등의 일반적인 가정을 통해 이는 두 개 이상의 그룹(귀하의 경우 약물)으로 확장되는 일반화된 버전의 일치 쌍 분석입니다. 실제로 두 가지 약물만 사용하여 이 혼합 모델을 적용하면 이를 확인할 수 있습니다. 결과는 해당 두 약물에 대한 일치 쌍 결과와 동일합니다. 이 혼합 모델을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 그 중에는 다음과 같은 것들이 있습니다: 각 비교에 대해 더 많은 기능이 제공되고 적합 모델 플랫폼의 모든 기능을 마음대로 사용할 수 있습니다(다중 비교, 분산 구성 요소 등).

 

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Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

ProteinA 라인에 오류가 있습니다.전체 줄을 삭제하면 됩니다.

Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

133,000개 행과 10개 조건에 대해 스크립트를 테스트했으며 두 가지 질문이 모두 해결되었습니다.

 

편집했어야지 단백질A , 나중에 실제로 무엇을 하는지 배우는 데 시간이 걸릴 것입니다.

SendToByGroup( {:GroupBy == "ProteinA"} ),

 

감사해요, @txnelson !

Re: 일치 쌍 분석: t 통계를 표로 작성합니다. 다중 Y 응답

이것이 당신에게 도움이 되는지 확인하세요

Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();

colNames = dt << get column names( continuous );

// Start final data table
dtFinal = New Table( "Final", New Column( "Comparison", character ) );

For( i = 2, i <= N Items( colNames ), i++,
 platform = Data Table( "Matched_Pair_by_Group" ) <<
 Matched Pairs(
  invisible,
  SendToByGroup( {:GroupBy == "ProteinA"} ),
  Y( colNames[1], colNames[i] ),
  By( :GroupBy )
 );
 Wait( 0 );

    // Make combined data table
 dtCombined = Report( platform[1] )[Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
 
    // Close report window
 Report( platform[1] ) << Close Window;

    // Keep only the Prob > |t| rows
 dtCombined << select where( :column 4 != "Prob > |t|" );
 dtCombined << delete rows;
 
 // Add the comparison column
 dtCombined << New Column( "Comparison",
  character,
  set each value( colNames[1] || " vs. " || colNames[i] )
 );

    // Add the data table to the Final data table
 dtFinal << concatenate( dtCombined, Append to first table( 1 ) );

    // Delete the Combined table
 Close( dtCombined, nosave );
);