가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문안녕하세요, JMP 15버전 기본 사용자입니다. 내가 하려고 하는 것은 플레이트 위치 편향을 최소화하는 높은 처리량 분석을 위한 최적의 플레이트 레이아웃을 결정하는 것입니다. 이를 위해 모든 위치에서 3개의 플레이트에 걸쳐 샘플 용량 반응 곡선을 테스트하고 있으며 결과를 얻었습니다. 그래서 제가 가지고 있는 것은 3개의 플레이트 각각에 대해 10개의 보고된 값이고 가장 낮은 CV를 생성하는 플레이트 위치 조합을 알고 싶습니다(즉, 낮은 처리량 설계에서 알고 있는 것은 샘플을 회전하는 것이 가장 좋지만 이 설계는 허용하지 않습니다. 10개의 샘플과 3개의 플레이트가 있으므로 각 샘플은 각 위치에 있어야 하므로 플레이트 위치 바이어스를 고려하여 가장 낮은 CV에 대해 샘플 1을 플레이트 1의 위치 2, 플레이트 2의 위치 4, 플레이트 3의 위치 7에 두는 것이 가장 좋습니다. ). Excel에서 가능한 1000가지 조합 각각의 결과에 대한 CV를 문자 그대로 평균화하고 찾는 대신, JMP에 교차를 허용하고 모든 결과를 수행할 수 있는 기능이 있는지 궁금합니다. 그들의 집합입니다.
해석학Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문이전 스레드를 가로채서 죄송하지만 제 상황은 비슷한 것 같습니다.
- 용량-반응 곡선
- X축: 선량 범위(로그 변환 필요)
- Y축: 응답
- 용량당 2~4회 측정
물류 4P 양쪽 끝에서 점근선을 기대하기 때문에 괜찮아 보입니다.
Graph Builder를 사용하여 오차 막대를 얻을 수 있습니다.
문제는 시각화에 있습니다. 프리즘 .
측정값을 그룹화하기 위해 인위적으로 "열 3"을 추가하려고 시도했지만 Logistic 4P(또는 3P)를 사용할 때 2개의 측정값을 "그룹화"할 수 없습니다.
JMP(JMP16)에서 동일한 작업을 수행하는 방법이 있습니까?
감사.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문미안해요. 당신이 이미 데이터를 가지고 있다는 사실을 놓쳤습니다.
뿐만 아니라 @ms 님의 제안에 따라 분석 > 품질 및 프로세스 > 변동성 차트가 유용할 수 있습니다. JMP 설명서 참조 여기 .
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문데이터가 어떻게 구성되어 있는지 확실하지 않지만(예를 공유할 수 있음) 모든 조합을 만드는 빠른 방법 중 하나는 데카르트 조인 옵션(테이블/조인)입니다. 확장된 테이블을 만든 다음 요약(또는 표)을 사용하여 모든 평균, SD 및 CV 추정치를 계산합니다.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문이 모든 것이 플레이트 레이아웃에 대한 그 자체로 좋은 아이디어이지만 유용한 결과를 산출하지 못하는 권장 분석을 많이 수행할 수 없습니다. 제 첫글이 혼란스러웠나 봅니다. CV를 결정하고자 하는 이유는 3-plate assay 결과 보고 대상이 각 plate에 대한 샘플(단일점이 아닌 전체 용량 반응 곡선 평가에서 생성)의 평균이기 때문입니다. 분석 허용 기준은 평균의 %CV로 설정됩니다. 나는 이미 분석이 인큐베이터 위치와 샘플 위치에서 갖는 편향을 알고 있으며 우리가 할 수 있는 것을 제어한 후 결과를 얻었으며 마지막으로 위치 편향을 더욱 완화하기 위해 3개의 플레이트에 걸쳐 샘플의 최적 회전을 결정하는 것입니다. 전반적으로 모든 데이터가 있고 Excel에서 수행하는 데 시간이 많이 걸리기 때문에 가능한 모든 평균, 표준 편차 및 CV를 계산할 수 있는 JMP의 기능을 기대했습니다. 추가 기능 또는 기능이 있습니다.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문Graph Builder를 사용하여 웰의 편향과 분산을 시각화하는 데 도움이 되는 사용자 지정 모양 파일을 사용할 수 있다는 점을 지적하고 싶습니다. 여기에서 설명과 파일을 찾을 수 있습니다. 미세 역가 모양 파일
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문특정 조언을 제공할 정보가 충분하지 않지만 Mark의 답변에 추가하면 플레이트 내 현상을 설명하는 단어는 아마도 변동 대 편향입니다(최소한 이 변동이 일관되고 평균 이동이 있는지 여부를 이해할 때까지)? 왜 모든 가능한 조합이 필요한지 잘 모르겠습니다. 먼저 가설부터 시작하겠습니다(예: 판 전체에 걸쳐 다른 위치에 변동이 있는 이유는 무엇입니까? 선량 곡선과 플레이트 위치 간의 상호 작용이 의심되는 이유는 무엇입니까?). 실험에서 테스트할 수 있는 플레이트 내 위치의 하위 집합이 있을 수 있습니다(가장 다른 위치와 그 이유를 생각해 보세요). 이 수를 줄일 수 있으면 더 효율적인 테스트를 설계할 수 있습니다.
얼마나 많은 분석을 실행하고 있는지 잘 모르겠지만 샘플링(변이 연구의 구성 요소)을 사용하여 시간 경과에 따라 많은 플레이트에서 플레이트 내, 플레이트 간 및 분석 간 변동의 추정치를 얻을 수 있습니까?
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문편향과 분산은 응답의 다른 특성입니다. 편향은 계통 오차이고 분산은 랜덤 오차입니다. 또한 분산은 평균뿐만 아니라 추정하기 위해 훨씬 더 큰 표본 크기가 필요합니다.
각 플레이트에 걸쳐 전체 용량-반응 곡선을 복제하는 대신 더 단순한 디자인으로 시작하는 것이 어떻습니까? 곡선의 변곡점 근처에서 응답을 생성해야 하는 동일한 표준을 테스트하지 않는 이유는 무엇입니까? 그 반응은 위치의 영향에 가장 민감해야 합니다. 모든 플레이트의 모든 96개 웰에서 동일한 샘플을 실행합니다. 플레이트에서 매끄럽게 연속적(비선형일 수 있음) 변경이 예상되는 경우 일부 행과 열을 건너뛰어 설계를 절약할 수 있습니다. 그러나 플레이트에 대한 CV 추정치는 3번의 복제만으로 좋지 않을 것이기 때문에 더 많은 플레이트가 필요할 수 있습니다.
