Transformación normal inversa (INT) basada en rangos para datos de rasgos cuantitativosEste complemento JMP tiene como objetivo transformar datos de rasgos cuantitativos no normales que normalmente se analizan en estudios de asociación de todo el genoma (GWAS). El método implementado es la transformación normal inversa (INT) basada en rangos .
Se crea una interfaz simple para elegir los rasgos que se van a transformar y luego hacer clic en Aceptar para crear nuevas columnas transformadas (consulte la captura de pantalla a continuación).
El resultado son dos conjuntos de columnas: 1) _INT como sufijo. Estos son los valores de rasgo transformados 2) _p como sufijo. Estos son los valores de probabilidad de las columnas transformadas.
Hay un artículo que analiza la INT y sus diferentes formas. También se puede utilizar para proporcionar orientación.
McCaw ZR, Lane JM, Saxena R, Redline S, Lin X. Características operativas de la transformación normal inversa basada en rangos para el análisis de rasgos cuantitativos en estudios de asociación de todo el genoma. Biometría. 020;76:1262–1272.
https://doi.org/10.1111/biom.13214
Si hay interés, se podrían incorporar métodos adicionales y se puede actualizar la ventana para permitir elegir estos métodos.
ACTUALIZACIÓN: Ahora la versión 2 del complemento incluye lo siguiente:
- Opción agregada para incluir o no incluir probabilidades.
- Se agregó una opción para elegir entre Arbitrario o Promedio cuando hay un empate. El método de corbata elegido escribirá una nota en la tabla de datos indicando qué método se utilizó.
Este complemento se creó, se probó y se creó en JMP/JMP Pro 17 y JMP/JMP Pro 18.
Ciencias de la vidaUtilidadesRe: Transformación normal inversa (INT) para datos de características cuantitativasNecesitaba ayuda para hacer este análisis en JMP y Chris y Di, y quizás otros, fueron muy receptivos para hacerlo.
Annabelle Rodríguez-Oquendo, MD
Salud de la Universidad de Connecticut, Farmington CT
Re: Transformación normal inversa (INT) para datos de características cuantitativasGracias por un complemento tan útil. Tengo dos preguntas:
1. cuando utilicé este complemento para transformar los datos, agrega dos columnas al conjunto de datos. Uno con "_INT" al final del nombre de la variable y otro con "_p". ¿Cuál es el segundo que termina en _p?
2. El artículo que ha citado (McCaw et al., 2020) introduce dos métodos para la transformación normal inversa; directo (D) e indirecto (I) y luego combínelos en una prueba ómnibus (O). Supongo que solo se refirió al documento para obtener más orientación para la transformación. Pero en caso de que la columna esté relacionada de alguna manera con una de estas tres pruebas, agradezco si puede aclarar cuál de ellas se usa en el complemento.
Soheil Shapouri,
universidad de georgia
Re: Transformación normal inversa (INT) para datos de rasgos cuantitativosHola @SoheilShapouri ,
Las columnas _INT son las columnas transformadas, las columnas _p son los valores de probabilidad.
Sí, el documento era más bien una referencia en cuanto al razonamiento del complemento y la orientación. Lo que se implementó fue el elemento 1 del artículo, la transformación normal inversa basada en rangos.
Actualizaré la descripción para que sea más clara. Gracias por tus preguntas y comentarios.
Mejor,
