Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FBuona domanda. Ma ce l'hai al contrario. Se p-value <0,05 allora c'è evidenza di non parallelismo. Stai testando l'ipotesi nulla di asintoti e pendenze inferiori e superiori uguali. A tal fine, viene utilizzata una statistica test F o Chi2. La mancanza di significatività statistica (p > alpha) a un livello preselezionato (alpha=0.05, per esempio) è vista come indicativa di parallelismo (cioè, non si può rifiutare l'ipotesi nulla). Al contrario, se p < alpha allora l'ipotesi del parallelismo viene respinta.
Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FL'esempio che hai condiviso sarà modellato male da un 4PLC. Hai osservato un intervallo ristretto che non mostra le quattro caratteristiche di una curva sigmoidea, quindi è difficile stimare bene tutti e quattro i parametri. Un polinomio quadratico sarà migliore.
Inoltre, vengono forniti test di parallelismo per la compatibilità. Sono test legacy che sono ancora comunemente usati oggi, ma sono indifendibili. Un test inferenziale funziona solo in una direzione. Sono usati per stabilire l'ipotesi alternativa con i dati. I test di parallelismo utilizzano un'ipotesi alternativa che ci sia una differenza. Il mancato rifiuto dell'ipotesi nulla (cioè, sono parallele) non può essere usato come argomento per il parallelismo. Non è valido. È necessario utilizzare l'inferenza in cui l'ipotesi alternativa è un'equivalenza (parallela) e rifiutare l'ipotesi nulla che siano diverse (non parallele) per concludere il parallelismo.
Il test di equivalenza fallisce, come previsto dall'ispezione del grafico dei dati e dei fit. Non hanno la stessa forma.
Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FCiao Mark: grazie per avermi presentato la piattaforma Fit Curve! Non avevo idea della sua esistenza. È un ottimo set di strumenti ed è un'ottima aggiunta a JMP!
Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FGrazie per la risposta Marco.
Posso vedere l'errore nella scelta di un 4PL in quanto la curva non ha la forma sigmoidale. Notato, in realtà guarda la forma della tua curva! Sto imparando.
Per quanto riguarda il test di equivalenza, fallisce perché Tutto i fattori (intercetta, pendenza e quadratica) sono fuori limite? Fallirebbe se solo la pendenza fosse nei limiti? Potrebbe fornire ulteriori istruzioni su come interpretare i risultati di questo test?
Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FNel caso dell'esempio quadratico, per le pendenze di parallelismo E le quadratiche devono essere equivalenti. Quindi, per rispondere alla tua domanda, sì, fallirebbe se solo la pendenza fosse nei limiti. La differenza nelle intercettazioni è un offset tra le due curve, quindi non ha alcun effetto sul parallelismo.
Una bella discussione è qui.
https://www.researchgate.net/publication/225064005_Implementation_of_Parallelism_Testing_for_Four-Parameter_Logistic_Model_in_Bioassays
Re: Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FCosa significa essere paralleli? Significa la stessa forma ma uno spostamento a sinistra oa destra rispetto alla curva standard. Quindi un parametro può variare, ma gli altri devono rimanere 'fissi'.
Come interpretare i risultati di un test di parallelismo di due curve non lineari - test FCIAO
Devo dimostrare, statisticamente, che queste due curve sono parallele. Ho creato una tabella di dati, adattato una curva 4PL non lineare ed eseguito un test di parallelismo. Purtroppo la mia conoscenza statistica è limitata e non so come interpretare i risultati. Presumo poiché il valore Prob del test F è inferiore a 0,05 il risultato è significativo e quindi l'ipotesi nulla è corretta e le linee sono parallele. Tuttavia il valore Prob appare arancione, il che mi confonde.
Qualcuno potrebbe aiutarmi a dare un senso a questo? E spiega anche l'importanza del Prob ChiSq.
Grazie 
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