このデータのばらつきをどう見るか測定は 2 枚の 96 ウェル プレートで行いました (つまり、96 個の異なるサンプルが 2 つのプレートに均等に分割されました)。 プレート間の変動を推定したいと考えています。変動には 2 つの重要な原因があるように思えます。1 つは時間に関係するもので、1 つのプレートが異なる時間に測定されたため、おそらくすべてのサンプルがそのプレートで均等に分解されたためであり、もう 1 つは複製間のその他の違いに関係しています。
各重複の % CV を取得し、平均または中央値の %CV を調べました。 JMP とのプレートの違いを確認するより良い方法はありますか? また、プレート間の相関関係の「1-r2」（説明のない変動）がこれを計算する正しい方法であるとは思えません。
Re: このデータのばらつきをどう見るかありがとうマーク。 これはとても役に立ちます。
Re: このデータのばらつきをどう見るか96 プレート = Var1B_1 の推定値は -0.063997 (全体平均を下回る) であるため、2 番目と最初のプレートの間の合計効果は +0.127994 になります。 この結果は、時間の経過とともに劣化するという仮説と一致しますか?
Re: このデータのばらつきをどう見るかおっと、これは次のとおりです。
Re: このデータのばらつきをどう見るかパラメータ推定の概要を示していませんでした。 96 プレートの推定値は、切片 (総平均) からの最初のプレートの差になります。 もう一方のプレートはこの推定値のマイナス値を持っているため、合計の効果 (プレート間の差) は示されている推定値の 2 倍になります。
RMSE=0.146308 は反復の標準偏差です。
Re: このデータのばらつきをどう見るかありがとうマーク。
注: 複製は各プレートの同じ位置 (ウェル番号) にあります。 これが分析に違いをもたらす場合に備えて。
フィットモデルで行ったことを再現しようとしましたが、以下の結果が得られました。
これは、2 つのプレートの複製の間に大きな違いがあることを示していると思いますか?各プレートのウェル間の変動と比較してどれくらいかを言うことができますか?ありがとう
Re: このデータのばらつきをどう見るかあなたのデザインを再作成してみました。 サンプルの代わりに、2 つのカテゴリ因子を使用しました。1 つはプレートの列 (8 レベル) 用、もう 1 つはプレートの行 (12 レベル) 用で、96 個のサンプルが得られました。 プレート用の係数（2段）を追加しました。
プレートの列とプレートの行の間のポテンティラ相互作用効果の用語を追加しました。
192回分のデザインを作成しました。 テーブルを作成し、プレート、プレート行、およびプレート列ごとにランを並べ替えました。 (通常は実行をランダム化しますが、プレートの場合は異なります。) 分析を説明するために、単純な標準正規分布 (すべての効果がヌル) を使用して応答をシミュレートしました。 モデル テーブル スクリプトの横にある緑色の三角形をクリックしました。「実行」をクリックしました。
効果検定を使用して、ウェルの固定効果が統計的に有意かどうかを判断します。 分散分析を使用して、モデル全体が統計的に有意かどうかを判断します。 二乗平均平方根誤差 (RMSE) を標本標準偏差のプール推定値として使用します。
