여보세요.
4PL 커브를 피팅할 때 더 많은 변수를 생성하는 방법에 대해 질문이 있습니다.
예를 들어, 우리는 일반적으로 연속적으로 희석된 10개의 농축 지점을 테스트하고 각 지점은 참조 및 테스트 제품에 대해 3중 결과를 나타냅니다.
그런 다음 로그 변환된 농도 데이터를 사용하여 시그모이드 곡선-로지스틱 곡선-로지스틱 4p로 비선형 피팅을 사용하여 동등성 테스트를 수행합니다.
그리고 네 가지 범주(성장률, 변곡점, 하위 점근선 및 상위 점근선)가 있는 차트를 볼 수 있습니다.
내 질문은
위의 4가지 범주 외에 새로운 변수를 생성할 수 있습니까?
경우에 따라 기준 샘플과 테스트 샘플 비율의 작은 변동이 큰 영향을 미치기 때문에 점근선 비율이 낮을수록 변동성이 높아질 수 있습니다. 이러한 잠재적인 단점을 극복하기 위해 Yang et al. 하위 점근선만을 고려하지 말고 새 변수=(상부 점근선 - 하위 점근선)ref / (상부 점근선 - 하위 점근선) 검정과 같이 상위 대 하위 점근선의 비율로 상위 점근선과 함께 고려하는 것이 좋습니다.
이것은 데이터 테이블에 새로운 열을 생성하는 것이 아니라 결과 데이터(상하 점근선)를 활용하고 새로운 변수를 생성해야 한다고 생각합니다.
나와 같은 문제가 있는 사람이 있습니까?
시간 내 주셔서 감사합니다.
