Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetWir haben Messungen in doppelten 96-Well-Platten durchgeführt (also 96 verschiedene Proben gleichmäßig auf zwei Platten aufgeteilt). Wir wollen die Variabilität zwischen den Platten abschätzen.Es scheint mir, dass es zwei wichtige Quellen der Variabilität gibt, eine, die mit der Zeit zusammenhängt, da eine Platte zu einem anderen Zeitpunkt gemessen wurde und daher alle Proben in dieser Platte wahrscheinlich gleich abgebaut wurden, und eine andere, die mit anderen Unterschieden zwischen den Duplikaten zusammenhängt.
Wir haben einfach den prozentualen CV für jedes Duplikat genommen und uns den durchschnittlichen oder mittleren prozentualen CV angesehen. Gibt es einen besseren Weg, um zu sehen, wie sich die Platten bei JMP unterscheiden? Außerdem scheint mir "1-r2" (ungeklärte Variation) der Korrelation zwischen den Platten nicht der richtige Weg zu sein, um dies zu berechnen.
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetDanke Mark. Das hilft sehr.
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetDie Schätzung für 96 Plate = Var1B_1 beträgt -0,063997 (unter dem großen Durchschnitt), sodass der Gesamteffekt zwischen der zweiten und der ersten Platte +0,127994 beträgt. Stimmt dieses Ergebnis mit Ihrer Hypothese der Verschlechterung über die Zeit überein?
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetUps hier ist es:
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetSie haben die Gliederung der Parameterschätzungen nicht angezeigt. Die Schätzung für 96 Platten ist die Differenz für die erste Platte vom Abschnitt (großer Durchschnitt). Die andere Platte hat das Negative dieser Schätzung, sodass der Gesamteffekt (Unterschied zwischen den Platten) doppelt so hoch ist wie die angezeigte Schätzung.
Der RMSE=0,146308 ist die Standardabweichung der Wiederholungen.
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetDanke Mark.
Hinweis: Die Duplikate befinden sich in jeder Platte an derselben Stelle (Well-Nummer). Nur für den Fall, dass dies für die Analyse einen Unterschied macht.
Ich habe versucht, das zu replizieren, was Sie mit dem Fit-Modell gemacht haben, und habe Folgendes erhalten:
Ich denke, das bedeutet, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen den Duplikaten auf den beiden Platten gibt? Können wir sagen, wie viel im Vergleich zur Well-zu-Well-Variation in jeder Platte?Danke
Betreff: Wie man die Variabilität in diesen Daten betrachtetIch habe versucht, Ihr Design neu zu erstellen. Anstelle von Sample habe ich zwei kategoriale Faktoren verwendet: einen für die Plattenspalten (8 Ebenen) und einen anderen für die Plattenreihen (12 Ebenen), um 96 Proben zu erhalten. Ich habe einen Faktor für Platte hinzugefügt (2 Stufen).
Ich habe einen Begriff für einen potentiellen Wechselwirkungseffekt zwischen Plattenspalte und Plattenreihe hinzugefügt.
Ich habe ein Design für 192 Läufe gemacht. Ich habe eine Tabelle erstellt und die Läufe nach Platte, Plattenreihe und Plattenspalte sortiert. (Normalerweise würde ich die Läufe randomisieren, aber bei einer Platte ist es anders.) Ich habe Ihre Reaktion mit einer einfachen Standardnormalverteilung (alle Effekte sind null) simuliert, um die Analyse zu veranschaulichen. Ich habe auf das grüne Dreieck neben dem Modelltabellenskript geklickt.Ich habe auf Ausführen geklickt.
Verwenden Sie die Wirkungstests, um zu entscheiden, ob die festen Wirkungen der Vertiefungen statistisch signifikant sind. Verwenden Sie die Varianzanalyse, um zu entscheiden, ob das Modell als Ganzes statistisch signifikant ist. Verwenden Sie den Root Mean Square Error (RMSE) als gepoolten Schätzwert der Standardabweichung der Stichprobe.
