Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVHola, soy un usuario básico de JMP usando la versión 15. Lo que trato de hacer es determinar el diseño óptimo de la placa para un ensayo de alto rendimiento que minimice los sesgos de ubicación de la placa. Para hacer esto, estoy probando la curva de respuesta a la dosis de la muestra en 3 placas en todas las posiciones y tengo mis resultados. Entonces, lo que tengo son 10 valores informados para cada una de las 3 placas y quiero saber qué combinación de ubicación de placas produce los CV más bajos (es decir, lo que sé de mis diseños de menor rendimiento es mejor para rotar las muestras, pero este diseño no permite cada muestra debe estar en cada posición ya que tiene 10 muestras y 3 placas, por lo que es mejor colocar la muestra 1 en la posición 2 en la placa 1, la posición 4 en la placa 2 y la posición 7 en la placa 3 para obtener el CV más bajo teniendo en cuenta el sesgo de ubicación de la placa ). En lugar de revisar y literalmente promediar y encontrar los CV de los resultados de cada una de las 1000 combinaciones posibles en Excel, me preguntaba si había una función en JMP que me permitiera cruzarlos y haría todos los resultados no solo un conjunto de ellos
AnalíticaRe: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVDisculpas por secuestrar un hilo anterior, pero mi situación parece ser similar:
- Curva dosis-respuesta
- Eje X: rango de dosis (necesita transformación logarítmica)
- Eje Y: respuesta
- 2 a 4 medidas por dosis
Logística 4P parece estar bien, ya que espero asíntotas en ambos extremos.
Puedo obtener las barras de error usando Graph Builder.
El problema es con la visualización: estoy tratando de superponer las barras de error en la curva ajustada, como se puede hacer usando Prisma .
Intenté agregar artificialmente una "Columna 3" para agrupar mis medidas, pero no puedo "agrupar" 2 medidas cuando uso Logistic 4P (o 3P).
¿Hay alguna forma de hacer lo mismo en JMP (JMP16)?
Gracias.
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVLo siento. Me perdí el hecho de que ya tienes los datos.
Además de @milisegundo Como sugerencia de, puede encontrar útil Analizar > Calidad y proceso > Gráfico de variabilidad. Consulte la documentación de JMP aquí .
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVNo estoy seguro de cómo se organizan sus datos (tal vez podría compartir un ejemplo), pero una forma rápida de crear todas las combinaciones es la opción de unión cartesiana (Tablas/Unir). Creará una tabla expandida y luego usará Resumen (o Tabular) para calcular todas las estimaciones medias, SD y CV.
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVSi bien todas esas son buenas ideas por derecho propio para el diseño de la placa, no podemos hacer muchos de los ensayos recomendados, ya que no producirían resultados útiles. Creo que mi publicación inicial fue confusa. La razón por la que quiero determinar el CV es porque lo notificable para los resultados del ensayo de 3 placas es el promedio de la muestra (generación a partir de la evaluación de la curva de respuesta a la dosis como un todo, no un punto único) en cada una de las placas. y el criterio de aceptación del ensayo se establece por el %CV de la media. Ya conozco los sesgos que tiene el ensayo debido a la posición de la incubadora y la posición de la muestra y, después de controlar lo que podemos, tengo mis resultados y lo último es determinar la rotación óptima de una muestra en las 3 placas para mitigar aún más los sesgos de ubicación. En general, esperaba una función en JMP que me permitiera calcular todos los promedios, stdev y CV posibles porque tengo todos mis datos y hacerlo en Excel lleva mucho tiempo, pero por lo que he visto, no lo creo. tiene un complemento o función.
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVQuiero señalar la disponibilidad de archivos de formas personalizadas para ayudar a visualizar el sesgo y la varianza en los pozos con Graph Builder. Puede encontrar una descripción y los archivos aquí: Archivos de formas de microtítulos
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVNo tengo suficiente información para brindar un consejo específico, pero agregando a la respuesta de Mark, ¿quizás la palabra para describir el fenómeno dentro de la placa es variación versus sesgo (al menos hasta que comprenda si esta variación es consistente y hay un cambio medio)? No estoy seguro de por qué necesita todas las combinaciones posibles. Comenzaría con hipótesis (p. ej., ¿Por qué habría variación en las diferentes ubicaciones a lo largo de las placas? ¿Por qué sospecha una interacción entre las curvas de dosis y la ubicación de la placa?). Tal vez haya un subconjunto de las ubicaciones dentro de la placa que podría probar en un experimento (piense qué ubicaciones serían las más diferentes y por qué). Si puede reducir este número, entonces puede diseñar una prueba más eficiente.
No estoy seguro de cuántos ensayos ejecuta, pero ¿podría usar el muestreo (componente del estudio de variación) para obtener estimaciones de la variación dentro de la placa, de placa a placa y de ensayo a ensayo en muchas placas a lo largo del tiempo?
Re: Pregunta sobre la generación de todos los resultados posibles y la determinación de CVEl sesgo y la varianza son características diferentes de la respuesta. El sesgo es el error sistemático y la varianza es el error aleatorio. Además, la varianza requiere un tamaño de muestra mucho mayor para ser estimada al igual que la media.
En lugar de replicar toda la curva dosis-respuesta en cada placa, ¿por qué no comenzar con un diseño más simple? ¿Por qué no probar el mismo estándar que debería generar una respuesta cerca del punto de inflexión de la curva? Esa respuesta debería ser más sensible a los efectos de la posición. Ejecute la misma muestra en los 96 pocillos de todas las placas. Puede economizar el diseño omitiendo algunas filas y columnas si espera un cambio suave continuo, posiblemente no lineal, sobre la placa. Sin embargo, es posible que necesite más placas, ya que las estimaciones de CV entre placas serán deficientes con solo tres repeticiones.
