Comment examiner la variabilité de ces donnéesNous avons effectué des mesures dans des plaques à 96 puits en double (donc 96 échantillons différents répartis également en deux plaques). Nous voulons estimer la variabilité entre les plaques.Il me semble qu'il existe deux sources importantes de variabilité, l'une liée au temps puisqu'une plaque a été mesurée à un moment différent et donc tous les échantillons se sont probablement dégradés de manière égale dans cette plaque et une autre liée à d'autres différences entre les doublons.
Nous avons juste pris le % CV pour chaque doublon et examiné le % CV moyen ou médian. Existe-t-il une meilleure façon de voir en quoi les plaques sont différentes avec JMP ? De plus, il ne me semble pas que "1-r2" (variation non expliquée) de la corrélation entre les plaques soit la bonne façon de calculer cela.
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesMerci Marc. Cela aide beaucoup.
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesL'estimation pour 96 Plate = Var1B_1 est de -0,063997 (inférieure à la moyenne générale) donc l'effet total entre la deuxième et la première plaque est de +0,127994. Ce résultat est-il cohérent avec votre hypothèse de dégradation dans le temps ?
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesoups le voici :
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesVous n'avez pas montré le plan des estimations de paramètres. L'estimation pour 96 plaques sera la différence entre la première plaque et l'interception (grande moyenne). L'autre plaque a le négatif de cette estimation, de sorte que l'effet total (différence entre les plaques) est le double de l'estimation indiquée.
Le RMSE = 0,146308 est l'écart type des répliques.
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesMerci Marc.
Remarque : les doublons se trouvent au même emplacement (numéro de puits) dans chaque plaque. Juste au cas où cela ferait une différence pour l'analyse.
J'ai essayé de reproduire ce que vous avez fait avec le modèle d'ajustement et j'ai obtenu ce qui suit :
Je suppose que cela dit qu'il y a une différence significative entre les doublons dans les deux plaques ? sommes-nous capables de dire combien par rapport à la variation d'un puits à l'autre dans chaque assiette ?Merci
Re : Comment examiner la variabilité de ces donnéesJ'ai essayé de recréer votre design. Au lieu d'échantillon, j'ai utilisé deux facteurs catégoriels : un pour les colonnes de plaques (8 niveaux) et un autre pour les rangées de plaques (12 niveaux) pour obtenir 96 échantillons. J'ai ajouté un facteur pour l'assiette (2 niveaux).
J'ai ajouté un terme pour un effet d'interaction potentielle entre la colonne de plaques et la rangée de plaques.
J'ai fait un design pour 192 passages. J'ai créé un tableau et trié les séries par assiette, rangée d'assiettes et colonne d'assiettes. (Je randomiserais normalement les pistes mais c'est différent avec une plaque.) J'ai simulé votre réponse avec une simple distribution normale standard (tous les effets sont nuls) pour illustrer l'analyse. J'ai cliqué sur le triangle vert à côté du script de table Modèle.J'ai cliqué sur Exécuter.
Utilisez les tests d'effet pour décider si les effets fixes des puits sont statistiquement significatifs. Utilisez l'analyse de la variance pour décider si le modèle, dans son ensemble, est statistiquement significatif. Utilisez l'erreur quadratique moyenne (RMSE) comme estimation groupée de l'écart type de l'échantillon.
