マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答こんにちは、JMP コミュニティです。
文脈と、これが Google インデックス作成に役立つ場合のために説明すると、これはプロテオミクス実験の使用例であり、添付のサンプル ファイル内の個々の「測定値」は個々のペプチド測定値を表しています。
マッチドペア分析により、必要な答えがすでに得られています (マッチドペア分析 (jmp.com))
- 「GroupBy」でグループ化
- 一度に 2 つの条件を一致させる (例: Drug00 対 Drug01、Drug00 対 Drug02、Drug00 対 Drug03)
ただし、本当に必要なのは両側 t 検定の p 値だけなので、現在は次のことを行う必要があります。
- 通り抜ける分析 >> 特殊なモデリング >> マッチドペア
- 一度に 2 つの Y 列を選択します (例: Drug00 と Drug01)
- 柱によってGroupBy
- プロットとすべての t 統計情報を含む出力を待ちます
- 作る結合データテーブル
- 列 4 で並べ替え
- 「」まで下にスクロールします。確率 > |t| 」
- 「Prob > |t|」を含むすべての行を選択します。列4に
- 選択を反転し、選択した行を削除します
質問1：
JSL またはその他の方法を使用して、すべての統計出力 (平均差、標準誤差、上位/下位 95%、確率 > |t|) を単純に表にする方法はありますか、あるいはさらに良い方法として、確率 > |t| ?グラフビルダーと違って「スクリプトを保存」する方法が分からないので、どうやって始めれば良いのか分かりません。
質問2：
「質問 1」を解決することは私にとってすでに長い道のりですが、複数のマッチドペア分析を行う方法はありますか (つまり、 Drug00 対 Drug01 、 Drug00 対 Drug02 、 Drug00 対 Drug03 ）？
分析>>スクリーニング>>応答スクリーニングが私が探しているもののようです。反応スクリーニングプラットフォーム（jmp.com）を開始
- 薬物01 、薬物02 、 そして薬物03としてY、応答
- ドラッグ00としてバツ
- グループ化によるGroupBy
- チェック済み:起動時の PValues テーブルそしてX と Y のペア
しかし、それが何であるかは私には明らかではありませんP値出力の列は表します。
加えてP値応答スクリーニング ワークフローからの は、マッチドペア分析ワークフロー。の確率 > |t|からの値マッチドペア分析ワークフローはより合理的であると思われます。
アドバイスありがとうございます。
データのブレンディングとクリーンアップウィンドウズRe: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答詳細をありがとうございます。OK...これまで説明したように混合モデルを使用するには、最初にデータをスタックする必要があります。 最終的には、GroupBy (文字、名目)、Measurement (文字、名目)、Drug (文字、名目)、およびペプチド測定値 (数値、連続) の 4 つの列になります。 Fit Model プラットフォームを使用すると、Y がペプチド測定値となり、薬物と測定値をモデル効果として入力します。 「By」変数として GroupBy を置きます。次に、「属性」プルダウン三角形を使用して、「測定」を「ランダム効果」に設定します（「無制限分散成分」はチェックしたままにし、「強調」は「効果スクリーニング」に設定します）。 これは混合モデルです。固定効果（薬物）が含まれているため、混合と呼ばれます。そしてランダム効果 (測定)。これは「単に」二元配置分散分析モデルです...混合された二元配置分散分析モデル。
FWIW、ここにいくつかの詳細があります: https://www.lexjansen.com/pharmasug/2004/Posters/PO05.pdf
マーク
Re: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答ご提案いただきありがとうございます。 @MRB3855 。
正直に言いますが、私は混合モデルやフィットモデルについては詳しくありません。
1) はい、列 Drug00/Drug01/Drug02/Drug03 の値の大きさに関係なく、同じ変動が期待されるという意味であれば、等分散性を仮定できます (たとえば、対数変換する必要はありません)。
2) 「測定」の属性を数値、連続に変更しましたが、結果がわかりません(添付)。
- おそらく私は明確ではありませんでした：特殊なモデリング >> マッチドペアに値を入力します。による「列のあるボックス」 GroupBy " ( 「X グループ化」ではありません")。
これに関連して、「一致ペア」分析に対応するモデル タイプを教えていただけますか?ありがとう。
Fit Model プラットフォーム (jmp.com) の概要
Re: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答私があなたの質問を正しく理解しているのであれば、より完全な分析は混合モデルであるということになります。 データセットには 3 つの列があります。 GroupBy (文字、名目)、Drug (文字、名目)、およびペプチド測定 (数値、連続)。Fit Model プラットフォームを使用すると、Y がペプチド測定値となり、Drug と GroupBy をモデル効果として入力します。次に、「属性」プルダウン三角形を使用して、GroupBy を「ランダム効果」に設定します (そして、「無制限分散成分」をチェックしたままにし、「強調」を「効果スクリーニング」に設定します)。等分散性などの通常の仮定を使用して、これは 2 つ以上のグループ (今回の場合は薬物) に拡張されたマッチドペア分析の一般化されたバージョンです。 実際、2 つの薬剤のみを使用してこの混合モデルを適用することで、これを検証できます。 結果は、これら 2 つの薬剤の一致ペアの結果と同じになります。 この混合モデルを使用する利点は数多くあります。 各比較の能力が向上し、適合モデル プラットフォームのすべての機能 (複数の比較、分散成分など) を自由に利用できるようになります。
マーク
Re: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答ProteinA 行はエラーです。行全体を削除するだけです。
Re: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答133K 行と 10 の条件でスクリプトをテストし、両方の質問を解決しました。
編集する必要がありましたプロテインA 、それが実際に何をするのかを後で知るには時間がかかります。
SendToByGroup( {:GroupBy == "ProteinA"} ),
ありがとう、 @txnelson ！
Re: マッチドペア分析: t 統計を表にします。複数の Y 応答これが役立つかどうかを確認してください
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 );
);
