가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 관한 질문안녕하세요. 저는 JMP 버전 15를 사용하는 기본 사용자입니다. 제가 하려는 작업은 플레이트 위치 편향을 최소화하는 높은 처리량 분석을 위한 최적의 플레이트 레이아웃을 결정하는 것입니다. 이를 위해 저는 모든 위치에서 3개의 플레이트에 걸쳐 샘플 용량 반응 곡선을 테스트하고 있으며 결과를 얻었습니다. 따라서 제가 가지고 있는 것은 3개의 플레이트 각각에 대해 10개의 보고된 값이며 어떤 플레이트 위치 조합이 가장 낮은 CV를 생성하는지 알고 싶습니다. 즉, 낮은 처리량 설계에서 샘플을 회전하는 것이 가장 좋다고 알고 있지만 이 설계에서는 허용되지 않습니다. 각 샘플은 10개의 샘플과 3개의 플레이트이므로 각 위치에 있어야 하므로 플레이트 위치 편향을 고려하여 가장 낮은 CV를 위해 샘플 1을 플레이트 1의 위치 2에, 플레이트 2의 위치 4, 플레이트 3의 위치 7에 배치하는 것이 가장 좋습니다. ). Excel에서 1000가지 가능한 조합 각각의 결과에 대한 CV를 문자 그대로 평균화하고 찾는 대신 JMP에 이러한 조합을 교차할 수 있는 기능이 있는지 궁금했습니다. 그 중 세트입니다.
실험 설계결과 공유 및 전달Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문두 개의 추가 저장된 스크립트가 포함된 첨부된 표를 살펴보세요. 첫 번째는 Fit Curve에서 예측 공식을 저장한 다음 다음을 사용하는 것입니다. 공식 요소 그래프 빌더에서. 두 번째는 Fit Curve 보고서 창에서 복사된 그래픽 스크립트를 사용합니다(흰색 그래픽 영역을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '사용자 정의...'를 선택하면 그래프 상자와 관련된 모든 스크립트를 볼 수 있습니다). 처음으로 새로 저장된 스크립트를 실행하면 다음이 제공됩니다.
(그런데 '오래된' 스레드에 추가하면 귀하의 질문이 간과되기 쉬울 수 있습니다.)
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문이전 스레드를 하이재킹한 것에 대해 사과드립니다. 하지만 내 상황도 비슷한 것 같습니다.
- 용량-반응 곡선
- X축: 투여량 범위(로그 변환 필요)
- Y축: 반응
- 용량당 2~4회 측정
물류4P 양 끝에서 점근선을 기대하기 때문에 괜찮은 것 같습니다.
Graph Builder를 사용하여 오차 막대를 얻을 수 있습니다.
문제는 시각화에 있습니다. 다음을 사용하여 수행할 수 있는 것처럼 오차 막대를 맞춤 곡선에 오버레이하려고 합니다. 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)에서도 동일한 작업을 수행할 수 있는 방법이 있나요?
감사해요.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문미안해요. 이미 데이터가 있다는 사실을 놓쳤습니다.
게다가 @ms 님의 제안에 따르면 분석 > 품질 및 프로세스 > 변동성 차트가 유용할 수 있습니다. JMP 문서 보기 여기 .
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문데이터가 어떻게 구성되어 있는지 잘 모르겠지만(예를 공유할 수 있음) 모든 조합을 만드는 빠른 방법 중 하나는 데카르트 조인 옵션(테이블/조인)입니다. 확장된 테이블을 생성한 다음 요약(또는 표 작성)을 사용하여 모든 평균, SD 및 CV 추정치를 계산합니다.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문이러한 모든 것들은 플레이트 레이아웃에 대한 그 자체로는 좋은 아이디어이지만 권장되는 분석 중 많은 부분을 수행할 수는 없지만 유용한 결과를 얻을 수는 없습니다. 내 초기 게시물이 혼란 스러웠던 것 같습니다. CV를 결정하려는 이유는 3-플레이트 분석 결과에 대해 보고할 수 있는 것이 각 플레이트의 샘플 평균(특수점이 아닌 전체 용량 반응 곡선의 평가에서 생성됨)이기 때문입니다. 분석 허용 기준은 평균의 %CV로 설정됩니다. 나는 인큐베이터 위치와 샘플 위치에서 분석이 갖는 편향을 이미 알고 있으며 무엇을 제어할 수 있는지 제어한 후 결과를 얻을 수 있으며 마지막으로 위치 편향을 더욱 완화하기 위해 3개 플레이트에 걸쳐 샘플의 최적 회전을 결정하는 것입니다. 전반적으로 저는 가능한 모든 평균, 표준 편차, CV를 계산할 수 있는 JMP 기능을 원했습니다. 왜냐하면 모든 데이터가 있고 Excel에서 이를 수행하는 데 시간이 많이 걸리기 때문입니다. 그러나 제가 본 바로는 믿기지 않습니다. 추가 기능이나 기능이 있습니다.
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문Graph Builder를 사용하여 웰 전체의 편향과 분산을 시각화하는 데 도움이 되는 사용자 정의 모양 파일을 사용할 수 있다는 점을 지적하고 싶습니다. 여기에서 설명과 파일을 찾을 수 있습니다. 마이크로타이터 모양 파일
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문구체적인 조언을 제공할 정보가 충분하지 않지만 Mark의 답변에 추가하면 플레이트 내 현상을 설명하는 단어는 아마도 변동 대 편향일 것입니다(적어도 이 변동이 일관되고 평균 이동이 있는지 이해할 때까지)? 왜 가능한 모든 조합이 필요한지 잘 모르겠습니다. 저는 가설부터 시작하겠습니다(예: 판의 서로 다른 위치에 왜 변화가 있을까요? 용량 곡선과 플레이트 위치 사이의 상호 작용을 의심하는 이유는 무엇입니까?). 아마도 실험에서 테스트할 수 있는 플레이트 내 위치의 하위 집합이 있을 수 있습니다(어느 위치가 가장 다를 것이며 그 이유는 무엇인지 생각해 보세요). 이 숫자를 줄일 수 있다면 보다 효율적인 테스트를 설계할 수 있습니다.
얼마나 많은 분석을 실행하는지 잘 모르겠지만 샘플링(변이 연구의 구성 요소)을 사용하여 시간 경과에 따른 여러 플레이트에 걸쳐 플레이트 내, 플레이트 간, 분석 간 변동에 대한 추정치를 얻을 수 있습니까?
Re: 가능한 모든 결과 생성 및 CV 결정에 대한 질문편향과 분산은 반응의 서로 다른 특성입니다. 편향은 체계적 오류이고 분산은 무작위 오류입니다. 또한 분산을 평균뿐만 아니라 추정하려면 훨씬 더 큰 표본 크기가 필요합니다.
각 플레이트에 걸쳐 전체 용량-반응 곡선을 복제하는 대신 더 단순한 디자인으로 시작해 보는 것은 어떨까요? 곡선의 변곡점 근처에서 반응을 생성해야 하는 동일한 표준을 테스트해 보는 것은 어떨까요? 그 반응은 위치의 영향에 가장 민감해야 합니다. 모든 플레이트의 96개 웰 모두에서 동일한 샘플을 실행합니다. 플레이트에서 원활하고 연속적이고 비선형적인 변경이 예상되는 경우 일부 행과 열을 건너뛰어 설계를 절약할 수 있습니다. 하지만 더 많은 플레이트가 필요할 수 있습니다. 플레이트 전체의 CV 추정치는 3번만 반복하면 좋지 않기 때문입니다.
