In einem kürzlich im Journal of Cell Biology erschienenen Artikel „ SuperPlots: Communicating reproducibility and variability in cell biology“ präsentieren die Autoren Empfehlungen für die Erstellung einer Datenvisualisierung (SuperPlots), wobei der Schwerpunkt auf der gleichzeitigen Darstellung von Variabilität auf Beobachtungsebene und experimenteller Reproduzierbarkeit liegt. Die Autoren zeigen, wie man den SuperPlot mit verschiedenen Softwarepaketen erstellt. In diesem Blogbeitrag stelle ich die notwendigen Schritte vor, um den SuperPlot mit JMP zu reproduzieren.
Der Artikel enthält Beispieldaten, die aus zwei Behandlungen und drei Wiederholungen innerhalb jeder Behandlung bestehen. Jede Wiederholung wird 50 Mal gemessen. Das gewünschte Diagramm zeigt sowohl die Rohdaten als auch eine Zusammenfassung der Daten über die 50 Datensätze jeder Behandlung an. Für jede Behandlung werden der Mittelwert und der Standardfehler des Mittelwerts mit n = 3 und nicht mit den vollständigen Daten berechnet und dann zum Diagramm hinzugefügt. Der erste Schritt in JMP besteht darin, eine Zusammenfassungsspalte zu erstellen und diese unserer Datentabelle hinzuzufügen. Wählen Sie dazu in JMP gleichzeitig die Spalten „Replizieren“ und „Behandlung“ aus. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie „Neue Formelspalte“ > „Gruppieren nach“. Nach diesem Schritt gibt es keine Änderung an den Daten. Wählen Sie als Nächstes die Spalte „Geschwindigkeit“ aus, klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie „Neue Formelspalte“ > „Aggregation“ > „Mittelwert“, um der Datentabelle eine neue Spalte mit Mittelwerten hinzuzufügen. Während diese Spalte die gewünschten zusammengefassten Daten enthält, werden die Werte jeweils 50 Mal wiederholt, sodass wir unser N noch nicht reduziert haben. Um das N zu reduzieren, möchten wir doppelte Datensätze entfernen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Daten in eine andere Spalte zu kopieren und dann „Replizieren“, „Behandlung“ und die Spalte „Kopie des Mittelwerts“ auszuwählen. Klicken Sie auf Zeilen > Zeilenauswahl > Doppelte Zeilen auswählen, um 294 Zeilen auszuwählen. Klicken Sie nun auf die Spalte „Mittelwert“ und drücken Sie die Entf-Taste, um die doppelten Datensätze zu löschen.
Jetzt sind wir bereit, die Handlung zu konstruieren:
Klicken Sie auf Diagramm > Diagrammgenerator.
Ziehen Sie sowohl die Spalte „Geschwindigkeit“ als auch die Spalte „Mittelwert“ auf „Y“.
Ziehen Sie die Behandlung auf X.
Ziehen Sie „Replizieren“ auf „Überlagerung“.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste in das Diagramm und wählen Sie „Hinzufügen“ > „Punkte“.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste in das Diagramm und wählen Sie „Hinzufügen“ > „Balken“.
Sobald diese Schritte abgeschlossen sind, sieht die Handlung wie folgt aus:
Wir haben alle Komponenten, die wir brauchen, aber jetzt müssen wir die Handlung aufräumen. Klicken Sie auf der linken Seite unter dem ersten Menü „Punkte“ auf das graue Dreieck neben den Variablen und deaktivieren Sie „Mittelwert“.
Klicken Sie im zweiten Menü „Punkte“ auf das graue Dreieck neben den Variablen und deaktivieren Sie „Geschwindigkeit“.
Ziehen Sie das Jitter-Limit ganz nach links.
Klicken Sie im Menü „Leiste“ auf das graue Dreieck neben den Variablen und deaktivieren Sie „Geschwindigkeit“ und „Replizieren“.
Ändern Sie den Balkenstil in „Float“.
Ändern Sie das Fehlerintervall in „Standardfehler“.
Wenn wir uns die Handlung ansehen, können wir jetzt erkennen, dass wir näher kommen.
Klicken Sie anschließend mit der rechten Maustaste in das Diagramm und wählen Sie Diagramm > Markierungsgröße > XXL.
Doppelklicken Sie nun auf die Legende. Das Fenster zur Legendeneinstellung wird geöffnet.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf jedes Legendenelement und legen Sie die gewünschten Eigenschaften fest. Für die Rohdaten änderte der erste Satz von 1, 2 und 3 die Markierungen in Kreis, Raute bzw. Quadrat. Ändern Sie die Transparenz für diese drei auf .1.
Ändern Sie die Linienfarbe für den Mittelwert in Schwarz.
Ändern Sie die Markierungen für die Mittelwerte (der zweite Satz von 1, 2 und 3), damit sie mit den Markierungen von oben übereinstimmen.
Ändern Sie die Linienfarbe für den Standardfehler in Schwarz.
Zum Schluss deaktivieren Sie „mean“. Markieren Sie die 1, 2, 3 mit der Transparenz 1 und deaktivieren Sie diejenigen mit der Transparenz .1, damit die Legende klarer wird.
Klicken Sie im Legendeneinstellungsfenster auf OK.
Klicken Sie im Diagramm auf „Fertig“.
Nachdem wir diese Schritte befolgt haben, erhalten wir diese endgültige Handlung:
Dem Diagramm im Artikel wird eine zusätzliche Komponente hinzugefügt, nämlich ein p-Wert. JMP bietet zwar die Möglichkeit, den p-Wert zu berechnen, dieser muss jedoch manuell zum Diagramm hinzugefügt werden. Es gibt ein Linienzeichnungstool und ein Anmerkungstool, mit denen der p-Wert hinzugefügt werden kann.
Die im Dokument beschriebene p-Wert-Berechnung ist ein Matched-Pair-T-Test, der auf „Repliate“ abgeglichen wird. JMP kann diesen Test durchführen, allerdings nicht ohne weiteres mit den Daten im aktuellen Format. Um den p-Wert zu überprüfen, erstellen wir eine Übersichtstabelle. Klicken Sie auf Tabellen > Zusammenfassung. Wählen Sie „Geschwindigkeit“, klicken Sie dann auf das Dropdown-Menü „Statistisch“ und wählen Sie „Mittelwert“ aus. Fügen Sie dann „Zur Gruppe replizieren“ und „Zur Untergruppe behandeln“ hinzu. OK klicken.
Klicken Sie in der Übersichtstabelle auf Analysieren > Spezialisierte Modellierung > Übereinstimmende Paare.
Ziehen Sie sowohl „Mittelwert (Geschwindigkeit, Kontrolle)“ als auch „Mittelwert (Geschwindigkeit, Medikament)“ in den Abschnitt „Y, gepaarte Antworten“.
OK klicken.
Aus der Ausgabe können wir den p-Wert ermitteln.
Nachdem wir das zum Plot hinzugefügt haben, erhalten wir diesen endgültigen Plot:
Eine andere Möglichkeit, diese Informationen in JMP zu kommunizieren, die möglicherweise etwas einfacher zu generieren ist, ist die Verwendung der Variability Chart-Plattform. So was :
Variability Chart(
Y( :Speed ),
X( :Treatment, :Replicate ),
Analysis Type( "Choose best analysis (EMS REML Bayesian)" ),
Show Range Bars( 0 ),
Show Cell Means( 1 ),
Connect Cell Means( 1 ),
Std Dev Chart( 0 ),
Points Jittered( 1 ),
Show Box Plots( 1 )
);
Zugegebenermaßen ist es nicht möglich, die Transparenz so anzupassen, dass die Mittel hervorstechen und die einzelnen Datenpunkte in den Hintergrund treten
