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Opzioni per confrontare la dimensione del campione e il metodo dal set di dati della popolazioneSto cercando opzioni per confrontare le dimensioni e la metodologia del campionamento in un set di dati sulla popolazione RCBD. Il set di dati proviene da uno studio su recinto di animali (14 animali/recinto = UE). Peso e altre variabili sono state raccolte dal 100% dell'UE.
L'idea è di esaminare il set di dati e valutare diversi scenari per la selezione dei campioni (casualmente dalla penna, casualmente _# di animali, con una deviazione del basamento, _# all'interno di una deviazione standard; e confrontare l'analisi tra.
Finora ciò è stato ottenuto simulando il metodo di campionamento (5 volte ciascuno) con Excel ed esportando i sottoinsiemi in JMP per l'analisi.
Sono sicuro che esiste un modo migliore e più snello per raggiungere questo obiettivo direttamente in JMP, ma non sono sicuro di cosa fare. Qualsiasi aiuto è apprezzato!AnaliticaTabella datiScriptingfinestreRi: Opzioni per confrontare la dimensione del campione e il metodo dal set di dati della popolazione

Questo potrebbe non essere esattamente quello che stai chiedendo, ma Covariate Factors nel Custom Designer può selezionare campioni ottimali per un esperimento. Ecco un Webinar sulla padronanza di JMP (l'intero video è informativo, ma le righe di sottoinsieme sono specificamente discusse a partire da circa 48 minuti).

Ri: Opzioni per confrontare la dimensione del campione e il metodo dal set di dati della popolazione

Innanzitutto, benvenuto nella community. Devo ammettere che non capisco appieno la tua situazione.  

1. Stai usando un RCBD, quali sono i fattori che stai manipolando all'interno del blocco? Come proponete di gestire l'effetto blocco? Effetto fisso o casuale?  

2. Cosa intendi per "dimensione e metodologia di campionamento"?

3. Sembra che tu stia confondendo Pen con il blocco. Potrei anche sostenere che la tua situazione è più allineata con il campionamento rispetto al DOE. Potresti avere più livelli nidificati a seconda delle ipotesi per identificare le fonti di variazione nello studio.

4. Non sono sicuro di come la simulazione aiuterebbe in quanto non sono sicuro di come viene stimata la varianza.

 

Quello che serve è sapere: a quali domande stai cercando di rispondere? Che ipotesi hai? Cosa stai misurando? Quanto è adeguato il sistema di misurazione? Quanto è rappresentativo il tuo studio della popolazione reale?

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Una precisazione:

1. RCBD - Alimentazione e pesatura

-- Effetti fissi = Trt (4 Trts)

--Effetto casuale = blocco (13 ripetizioni/trt)

--Response = Live Weight -- metriche aggiuntive sul rendimento (sebbene al momento non siano di interesse)

 

2. Raccolti dati da tutti i 14 animali da tutte le penne e analizzati i dati utilizzando Fit Model-Least Squared Means.

• Ora vorrei utilizzare i dati sulla popolazione e fare alcuni scenari di tipo "what-if". Diciamo che ho raccolto LW solo da 1 animale/recinto (in modo casuale e/o entro una SD della media del recinto) o 6 animali/recinto (in modo casuale e/o entro una DS della media del recinto)
• Voglio confrontare l'analisi tra questi scenari what if

3. Mi dispiace ma non sono del tutto sicuro di come rispondere a questo, ma ci proverò.

• Vorrei vedere in che modo il numero di animali (campionati) e il metodo utilizzato per il campionamento (in modo casuale o con una SD della Pen Mean) influiscono sulla capacità di rilevare le differenze tra i trattamenti; e la quantità di variazione nella produzione.

4. La simulazione (prelievo del numero di differenza dell'animale, con i 2 metodi di selezione) è stata replicata 5 volte utilizzando excel.

• Il motivo per cui abbiamo simulato gli scenari è perché il n. di animali/recinto disponibile per Casuale/entro SD della Media disp. per la selezione era inferiore all'effettivo pop./pen.

Ri: Opzioni per confrontare la dimensione del campione e il metodo dal set di dati della popolazione

Grazie per il collegamento, gli darò un'occhiata e vedrò se potrebbe aiutare la mia situazione!

Ri: Opzioni per confrontare la dimensione del campione e il metodo dal set di dati della popolazione

Quale versione di JMP stai utilizzando (standard o Pro)?

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C'è una nuova funzionalità in JMP 17 che potrebbe aiutare. Vedi il Esploratore di progetti documentazione. Questa analisi si basa sui presupposti della regressione lineare piuttosto che su una simulazione Monte Carlo.

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