Re: 4PL 曲線のグループの並列性テストここで開梱することがたくさんあります。 しかし...「外れ値が 1 つある場合 (非並列応答)...これは出力全体に影響しますか?」についての質問に答えるには? "。 はい、1 人の悪役が拒否する可能性があります (たとえば、p 値 < 0.05)。あなたの並列性テスト。そして、FWIW、これは並列処理を決定する「古い」方法です。最も適切な方法は、モデル パラメーター間の同等性をテストすることです (4p ロジスティック モデルの並列性については、これは成長率であり、漸近線です)。 これは、Fit Curve の結果の赤い三角形のプルダウン メニューにある Equivalence Test オプションを使用して行うことができます。 そこでは、比率の等価限界を定義することもできます (Fit Curve プラットフォームで呼び出される決定限界)。 必要に応じて、参照曲線を選択する必要があるため (参照はすべての分母になります)、同等性検定を数回実行すると、すべてのペアワイズ比較を調べることができます (注意: 20 個の曲線がある場合、つまり 190 個のペアワイズ比較)。比率の信頼区間)。 同等性検定では、差 (並列処理の p 値でテスト) ではなく、実質的な同等性 (決定限界内の比率) をテストします。つまり、「曲線は「十分に平行」で、違いが実質的に重要ではないか?」 「違いますか」ではなく、適切な質問です。私が言ったように、ここで開梱することがたくさんあります。並列処理のテストに関する情報はたくさんあります。詳細については、かなり読みやすい説明について添付を参照してください。
Re: 4PL 曲線のグループの並列性テストこれをもう少し開梱します。並列性を比較する 20 個の曲線がある場合、サンプル サイズだけで検出力が大幅に増加し (それらは平行ではないと正しく結論付けられます)、低い p 値 (<0.05 など) が得られる可能性があります。曲線は小さいです (本物ですが、小さくて無意味です)。これは、圧倒された実験と呼ばれることもあります。つまり、一般に、十分なデータがあれば、帰無仮説を棄却する可能性が高くなります (ここでの帰無仮説は、曲線が平行であるということです)。これは、標本サイズが大きいと小さな (そしておそらく無視できる) 差を識別できるためです。 これは、その方法を使用して並列処理をテストしないもう 1 つの正当な理由です。
Re: 4PL 曲線のグループの並列性テスト少なくとも、平行曲線の問題は、未知のサンプルの結合が既知のサンプルの結合と同じであることを確認する 1 つのチェックです。 各サブセットの標準は何ですか? サブセットの残りの性質は何ですか? 同じ検体の他のサンプルの濃度は不明ですか? それらは複製アッセイですか？
4PL 曲線のグループの並列性テストこんにちは皆さん、
非常に素朴な質問かもしれませんが、独立した曲線のグループ (この場合は 4PL) に対して並列性テストを一度に実行することは有効ですか?
私は、個々の適合性がすべて良好である効力データのサブセットを持っています。F 検定とカイ 2 乗の両方の p 値は 0.05 をはるかに下回っています。つまり、検定は非平行性を示しています。さて...私が疑問に思っているのは、これはペアごとに（つまり、反復的に）実行する必要があることですか？外れ値 (非並列応答) が 1 つある場合、これは出力全体に影響しますか?各サブセットには約 20 個のカーブがあります。
前もって感謝します！
クリス
データのブレンディングとクリーンアップ品質およびプロセスエンジニアリング
