Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetWir haben Messungen in doppelten 96-Well-Platten durchgeführt (also 96 verschiedene Proben gleichmäßig auf zwei Platten verteilt). Wir wollen die Variabilität zwischen den Platten abschätzen.Es scheint mir, dass es zwei wichtige Ursachen für die Variabilität gibt: Eine hängt mit der Zeit zusammen, da eine Platte zu einem anderen Zeitpunkt gemessen wurde und daher wahrscheinlich alle Proben in dieser Platte gleichermaßen abgebaut wurden, und eine andere hängt mit anderen Unterschieden zwischen den Duplikaten zusammen.
Wir haben einfach den % CV für jedes Duplikat genommen und uns den durchschnittlichen oder mittleren % CV angesehen. Gibt es eine bessere Möglichkeit, die Unterschiede zwischen den Platten bei JMP zu erkennen? Außerdem scheint mir „1-r2“ (unklare Variation) der Korrelation zwischen den Platten nicht der richtige Weg zu sein, dies zu berechnen.
Betreff: Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetDanke Mark. Das hilft sehr.
Betreff: Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetDie Schätzung für 96 Plate = Var1B_1 liegt bei -0,063997 (unter dem Gesamtdurchschnitt), sodass der Gesamteffekt zwischen der zweiten und der ersten Platte +0,127994 beträgt. Stimmt dieses Ergebnis mit Ihrer Hypothese einer Verschlechterung im Laufe der Zeit überein?
Betreff: Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetUps, hier ist es:
Betreff: Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetSie haben die Übersicht über die Parameterschätzungen nicht angezeigt. Die Schätzung für 96 Platten ist die Differenz für die erste Platte vom Abschnitt (Gesamtdurchschnitt). Die andere Platte weist das Negativ dieser Schätzung auf, sodass der Gesamteffekt (Differenz zwischen den Platten) doppelt so hoch ist wie die angezeigte Schätzung.
RMSE = 0,146308 ist die Standardabweichung der Replikate.
Betreff: Wie man die Variabilität dieser 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 reproduzieren, was Sie mit dem Fit-Modell gemacht haben, und habe Folgendes erhalten:
Ich schätze, das besagt, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen den Duplikaten auf den beiden Platten gibt? Können wir sagen, wie viel im Vergleich zur Well-to-Well-Variation in jeder Platte?Danke
Betreff: Wie man die Variabilität dieser Daten betrachtetIch habe versucht, Ihr Design nachzubilden. Anstelle der Probe habe ich zwei kategoriale Faktoren verwendet: einen für die Plattenspalten (8 Ebenen) und einen anderen für die Plattenreihen (12 Ebenen), um 96 Proben zu ergeben. Ich habe einen Faktor für Teller hinzugefügt (2 Stufen).
Ich habe einen Begriff für einen Potentila-Wechselwirkungseffekt zwischen Plattenspalte und Plattenreihe hinzugefügt.
Ich habe einen Entwurf für 192 Läufe gemacht. Ich habe eine Tabelle erstellt und die Durchläufe nach Platte, Plattenreihe und Plattenspalte sortiert. (Normalerweise würde ich die Läufe randomisieren, aber bei einer Platte ist das 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 Effekttests, um zu entscheiden, ob die festen Effekte der Wells 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 gepoolte Schätzung der Stichprobenstandardabweichung.
