關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題您好，我是使用版本 15 的 JMP 的基本使用者。 我想做的是確定高通量測定的最佳板佈局，從而最大限度地減少板位置偏差。 為此，我在 3 個板的所有位置上測試樣本劑量反應曲線，並獲得了結果。 因此，我擁有的是3 個板中每一個的10 個報告值，我想知道什麼板位置組合產生最低的CV（即，我從較低的吞吐量設計中了解到，最好旋轉樣品，但此設計不允許由於每個樣品有10 個樣品和3 個板，因此最好將樣品1 放在板1 上的位置2、板2 上的位置4 和板3 上的位置7，以獲得最低CV ，同時考慮板位置偏差）。 我沒有仔細查看excel 中1000 種可能組合的結果並逐字平均並找到結果的CV，而是想知道JMP 中是否有一個功能可以讓我交叉它們，並且它可以獲得所有結果，而不僅僅是一個結果。一組。
實驗設計分享和交流成果回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題查看附表，其中包含另外兩個已儲存的腳本。 第一個涉及從擬合曲線保存預測公式，然後使用公式元素在圖形產生器中。 第二個僅使用從「擬合曲線」報告視窗複製的圖形腳本（右鍵單擊白色圖形區域並選擇「自訂...」以查看與圖形框關聯的所有腳本）。 運行第一個新儲存的腳本應該給出：
（順便說一句，如果您添加到“舊”線程，您的問題很容易被忽略）。
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題為劫持舊線程而道歉，但我的情況似乎相似：
- 劑量反應曲線
- X軸：劑量範圍（需對數轉換）
- Y 軸：響應
- 每個劑量 2 至 4 次測量
物流4P看起來不錯，因為我確實希望兩端都有漸近線。
我可以使用圖形產生器來取得誤差線。
問題在於視覺化：我試圖將誤差線覆蓋到擬合曲線上，可以使用棱鏡。
我嘗試過人為地添加“第 3 列”來對我的測量進行分組，但在使用 Logistic 4P（或 3P）時無法對 2 個測量進行“分組”。
有沒有辦法在 JMP (JMP16) 中執行相同的操作？
謝謝。
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題對不起。 我錯過了您已經擁有數據的事實。
另外@多發性硬化症根據建議，您可能會發現「分析」>「品質和流程」>「變異性圖表」很有用。 請參閱 JMP 文檔這裡。
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題不確定您的資料是如何組織的（也許您可以分享一個範例），但創建所有組合的快速方法是笛卡爾連接選項（表格/連接）。 它將建立一個擴展表，然後使用摘要（或製表）來計算所有平均值、SD 和 CV 估計值。
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題雖然所有這些本身對於板佈局來說都是好主意，但我們無法進行許多建議的測定，但它們不會產生有用的結果。 我認為我最初的帖子令人困惑。 我想要確定 CV 的原因是因為 3 板測定結果的可報告結果是每個板上樣本的平均值（從整體劑量反應曲線評估中生成，而不是單點）測定驗收標準由平均值的%CV設定。 我已經從培養箱位置和樣品位置知道了測定的偏差，在控制了我們所能得到的結果後，最後一件事是確定樣品在 3 個板上的最佳旋轉，以進一步減輕位置偏差。 總的來說，我希望JMP 中有一個函數可以讓我計算所有可能的平均值、stdev 和CV，因為我擁有所有數據，並且在excel 中執行此操作非常耗時，但從我所看到的情況來看，我不相信它有插件或功能。
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題我想指出可以使用自訂形狀檔案來幫助使用圖形產生器視覺化各孔的偏差和變異數。 您可以在此處找到說明和文件：微量滴定形狀文件
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題我沒有足夠的資訊來提供具體的建議，但添加到馬克的回答中，也許描述板內現象的詞是變異與偏差（至少在你了解這種變異是否一致並且存在均值漂移之前）？ 我不確定為什麼你需要每種可能的組合？ 我會從假設開始（例如，為什麼盤子上的不同位置會有差異？ 為什麼您懷疑劑量曲線和板位置之間存在相互作用？）。 也許您可以在實驗中測試板內位置的子集（想想哪些位置最不同以及為什麼）。 如果您可以減少這個數字，那麼您就可以設計更有效的測試。
我不確定您運行了多少次測定，但是您是否可以使用採樣（變異研究的組成部分）來估計隨著時間的推移，許多板中的板內、板與板之間以及測定與測定之間的變異？
回覆：關於產生所有可能結果和確定 CV 的問題偏差和方差是反應的不同特徵。 偏差是系統誤差，變異數是隨機誤差。 此外，變異數和平均值需要更大的樣本量才能進行估計。
為什麼不從更簡單的設計開始，而不是在每個板上複製整個劑量反應曲線。 為什麼不測試在曲線拐點附近產生反應的相同標準呢？ 這種反應應該對位置的影響最為敏感。 在所有板的所有 96 個孔中運行相同的樣品。 如果您希望板上有平滑連續（可能是非線性）的變化，則可以透過跳過一些行和列來節省設計。 不過，您可能需要更多板，因為只有 3 個重複，跨板的 CV 估計值會很差。
