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Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Ciao comunità JMP,

 

Per contesto e nel caso in cui ciò sia utile con l'indicizzazione di Google, questo è un caso d'uso di un esperimento di proteomica e le singole "misurazioni" nel file di esempio allegato rappresentano la misurazione del singolo peptide.   

 

L'analisi Matched Pair mi dà già la risposta di cui ho bisogno ( Analisi delle coppie abbinate (jmp.com))

• Raggruppa per "Gruppo per"
• Corrispondenza di due condizioni alla volta (ad esempio Farmaco00 vs Farmaco01, Drug00 vs Farmaco02, Drug00 vs Farmaco03)

 

Tuttavia, poiché in realtà ho solo bisogno del valore p del test t a due code, al momento devo:

• Vai oltre Analizza >> Modellazione specializzata >> Coppie abbinate
• Seleziona due colonne Y alla volta (es. Drug00 e Drug01)
• dalla colonna Raggruppa per
• Attendi l'output con i grafici e tutte le statistiche t
• Fare Tabella dati combinata
• Ordina per colonna 4
• Scorri verso il basso fino a " Prob > |t| "
• Seleziona tutte le righe con "Prob > |t|" nella colonna 4
• Inverti la selezione, quindi elimina le righe selezionate

Domanda 1:

Esiste un modo per passare attraverso JSL o in altro modo, per tabulare semplicemente tutti gli output statistici (ad esempio Differenza media, Errore Std, Superiore/Inferiore 95%, Prob > |t|), o meglio ancora, semplicemente Prob > |t| ?Non so come iniziare, poiché a differenza del Graph Builder, non riesco a capire come "Salvare script".

 

Domanda 2:

Risolvere la "Domanda 1" sarebbe già di grande aiuto per me, ma esiste un modo per eseguire più analisi di coppie abbinate (ad esempio Farmaco00 contro Farmaco01 , Farmaco00 contro Farmaco02 , Farmaco00 contro Farmaco03 )?

Analizza >> Screening >> Lo screening della risposta sembra essere ciò che sto cercando.Avvia la piattaforma di screening delle risposte (jmp.com)

• Droga01 , Droga02 , E Droga03 COME Sì, risposta
• Farmaco00 COME X
• Raggruppamento di Raggruppa per
• Controllato: Tabella PValues all'avvio E X e Y accoppiati

Tuttavia non mi è chiaro cosa ValoreP colonna nell'output rappresenta.

Inoltre, il ValoreP dal flusso di lavoro di screening delle risposte non corrisponde e sembra essere inferiore a qualsiasi valore p a una o due code che ottengo attraverso il Analisi delle coppie abbinate flusso di lavoro; IL Prob > |t| valori da Analisi delle coppie abbinate il flusso di lavoro sembra più ragionevole.

 

Grazie per il tuo consiglio.

Combinazione e pulizia dei datifinestreRi: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Grazie per i dettagli.OK... per utilizzare il modello misto come ho descritto, devi prima impilare i dati. Alla fine ci saranno quattro colonne: GroupBy (carattere, nominale), Measurement (carattere, nominale), Drug (carattere, nominale) e misurazione del peptide (numerica, continua). Utilizzando la piattaforma Fit Model, Y è la misurazione del peptide, quindi inserire Drug e Measurement come Effetti del modello. Inserisci GroupBy come variabile "By".Quindi, utilizzando il triangolo a discesa "Attributi", imposta la misurazione come "Effetto casuale" (e lascia selezionato "Componenti varianza illimitata", con "Enfasi" impostato su "Screening effetto"). Questo è un modello misto; si chiama misto perché contiene effetti fissi (farmaco) E effetti casuali (Misurazione).È "semplicemente" un modello ANOVA a due vie...a misto modello ANOVA a due vie.

FWIW, ecco alcuni dettagli: https://www.lexjansen.com/pharmasug/2004/Posters/PO05.pdf

Segno

Ri: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Grazie per il suggerimento, @MRB3855 .

Confesso che non ho familiarità con il modello misto o il modello Fit.

1) Sì, possiamo assumere l'omoschedasticità, se intendi che ci aspettiamo la stessa variabilità indipendentemente dall'entità dei valori nelle colonne Drug00/Drug01/Drug02/Drug03 (ad esempio, non è necessario registrare la trasformazione)

2) Ho cambiato l'attributo "Misura" in numerico, continuo, ma non capisco i risultati (allegato).

• Forse non sono stato chiaro: nel condurre il Modellazione specializzata >> Coppie abbinate , popoliamo il " Di "scatola con la colonna" Raggruppa per "( non "Raggruppamento X". ").

 

In una nota correlata, potresti guidarmi su quale dei tipi di modello corrisponde all'analisi "Coppie abbinate", se è quello a cui ti riferisci?Grazie.

Panoramica della piattaforma Fit Model (jmp.com)

Ri: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Se ho capito correttamente la tua domanda, l'analisi più completa è un modello misto. Avrai tre colonne nel tuo set di dati. GroupBy (carattere, nominale), Drug (carattere, nominale) e misurazione del peptide (numerico, continuo).Utilizzando la piattaforma Fit Model, Y è la misurazione del peptide, quindi inserisci Drug e GroupBy come Effetti modello.Quindi, utilizzando il triangolo a discesa "Attributi", imposta GroupBy come "Effetto casuale" (e lascia selezionato "Componenti varianza illimitata", con "Emphasis" impostato su "Screening effetto").Con i consueti presupposti di omoschedasticità ecc., questa è una versione generalizzata dell'analisi delle coppie abbinate che si estende a due o più gruppi (farmaci nel tuo caso). In effetti, puoi verificarlo applicando questo modello misto con solo due farmaci. I risultati saranno identici ai risultati delle coppie abbinate per questi due farmaci. I vantaggi derivanti dall’utilizzo di questo modello misto sono molteplici. Tra questi ci sono: Più potenza per ciascun confronto e tutte le funzionalità della piattaforma del modello di adattamento sono a tua disposizione (confronti multipli, componenti di varianza, ecc.).

 

Segno

Ri: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

La riga ProteinA è un errore.Basta eliminare l'intera riga.

Ri: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Ho testato il tuo script su 133.000 righe e 10 condizioni e ho risolto entrambe le domande.

 

Ho dovuto modificare Proteina A , e ci vorrà del tempo per imparare cosa fa effettivamente in seguito.

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

 

Grazie, @txnelson !

Ri: Analisi delle coppie abbinate: tabulare le statistiche t; risposte Y multiple

Vedi se questo ti aiuta

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 );
);