Bioassay-Daten von einem Kunden, der vor der Durchführung eines Potenztests eine Logit-Funktionsumwandlung wünschtHallo Leute,
Ich habe einen Kunden, der versucht, den unten angehängten Bericht nachzuahmen, der mit der Software combistats erstellt wurde, um Wirksamkeits-, Parallelitätsanalysen usw. anhand von Dosis-Wirkungs-Daten (Anzahl der Todesfälle von insgesamt n) durchzuführen. Bitte beachten Sie die beigefügte Datentabelle.
Das Problem hierbei ist, dass in diesem Bericht das Y mit einer Logit-Funktion transformiert wurde. Wie können wir dies in JMP durchführen? Kann JMP mit den in diesem Bericht gefundenen Ergebnissen mithalten?
Der Kunde ist mit der logistischen Regression in Fit Curve vertraut, die für die Dosis-Wirkungs-Anpassung verwendet wird. Hier geht es um die Notwendigkeit, den Bericht nachzuahmen und eine Transformation mit der Logit-Funktion durchzuführen.
Jeder Einblick wäre dankbar.
Betreff: Bioassay-Daten eines Kunden, der vor der Durchführung eines Potenztests eine Logit-Funktionsumwandlung wünschtIch habe nicht die vollständige Antwort, aber es muss sich um eine Art angepasstes Logit und dann um Standard-ANOVA- und Potenzberechnungen handeln. Naives Logit bezüglich der Proportionen funktioniert nicht, weil logit(0) unendlich ist. Dieselben Daten und zusätzliche Hinweise wurden in Abschnitt 10.3.3 von https://www.unistat.com/guide/bioassay-analysis-quantal-response-method/ gefunden.
Betreff: Bioassay-Daten eines Kunden, der vor der Durchführung eines Potenztests eine Logit-Funktionsumwandlung wünschtEin Rechtsklick auf „Proportionen“ und die Auswahl der neuen Spalten „Formel“ > „Spezialität“ > „Logit“ führt zu der erforderlichen Transformation. Wie Russ jedoch feststellte, ergeben 0 Proportionen -inf-Werte (und 1 +inf-Werte) und führen zu einem fehlenden Wert. In diesem Fall habe ich gesehen, dass Leute verallgemeinerte lineare Modelle (JMP kann das) mit Reaktion und Gesamtwert in y, Dosis und Probe in x verwenden. Dann Binomialverteilung mit Logit-Link. Das Problem hierbei ist, dass man nicht über die praktischen Testmethoden für Parallelität, Potenz usw. verfügt und diese alle manuell berechnen müsste.
Betreff: Bioassay-Daten eines Kunden, der vor der Durchführung eines Potenztests eine Logit-Funktionsumwandlung wünschtBasierend auf der Webseite von CombiStats verwenden sie das Europäische Arzneibuch als Grundlage für ihre Analyse (Quantile-Response-Ansatz). Ich habe auf der Discovery EU 2019 einen Vortrag darüber gehalten, mich jedoch hauptsächlich auf die Berechnung der relativen Wirksamkeit konzentriert. Beim Versuch, dies in JMP zu reproduzieren, gibt es einige Herausforderungen. Erstens müssen Sie für die Logit-Anpassung verallgemeinerte lineare Modelle oder eine verallgemeinerte Regression verwenden. Ihre Ausgabe umfasst Chi-Quadrat-Statistiken, jedoch keine Quadratsummen und F-Tests. Als ich versuchte, dies mit dem Verfahren aus meinem Vortrag zu tun, konnte ich die Ergebnisse nicht erreichen. Ich bin mir nicht sicher, ob das, was sie als nichtlinear bezeichnen, mit dem übereinstimmt, was ich verwendet habe. Verwenden sie MLE oder LS? Macht es einen Unterschied? Auch das zum Sammeln der Daten verwendete Design kann einen Unterschied machen, und ich bin mir nicht sicher, ob das, worüber ich gesprochen habe, mit dem Design aus dem Beispiel übereinstimmt.
Dies ist nicht das erste Mal, dass ich EP 5.3 sehe. Es würde mich interessieren, von @SamGardner zu hören
Betreff: Bioassay-Daten eines Kunden, der vor der Durchführung eines Wirksamkeitstests eine Logit-Funktionstransformation wünschtDies stellt sich als faszinierendes kleines Problem heraus , @yasmine_hajar. Danke für die Kommentare, @DonMcCormack und @Chris_Kirchberg . Obwohl unsere Vorgehensweise viel besser ist und den besten modernen statistischen Praktiken entspricht, ist das nicht der OP. Ich erinnere mich an einige schwierige und frustrierende Fälle im Laufe der Jahre, in denen ich versucht habe, Ergebnisse aus anderen Softwarepaketen zu reproduzieren.
Die ANOVA-Tabelle im CombiStats-Dokument ist altmodisch mit klassischen Summen von Quadraten usw., aber es ist überhaupt nicht klar, wie sie sie berechnet haben. Das Dokument scheint nicht genügend Details zu ihrem genauen Ansatz zu enthalten. Ich habe einfach schnell mehrere Dinge ausprobiert, darunter Logits mit Kontinuitätskorrekturen mit 0,5 und einigen anderen Werten, verschiedene Gewichte und sogar das GLMM-Add-In https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Generalized-Linear-Mixed-Model-Add-in/ta-p/284627 , das @MeichenDong geschrieben hat, bevor @ElizabethClaassen es in Fit Model implementiert hat (das Pseudo-Logits und Gewichte berechnet), aber nichts passt zu ihrer ANOVA.
Falls sich jemand für ein numerisches/statistisches Rätsel interessiert, glaube ich, dass es möglich ist, die genauen 8 Zahlen, die sie als Ys verwenden, anhand der Ergebnisse ihrer ANOVA-Tabelle zurückzuentwickeln, aber ich habe nicht versucht, dies einzurichten. Es wäre ein nichtlineares Gleichungssystem mit klassischen ANOVA-Formeln für die Summe der Quadrate und den 8 Ys als Unbekannten. Es besteht die Möglichkeit, dass sie auch Gewichte verwenden – das Dokument erwähnt die Verwendung der inversen Varianz, die für ein Binomial 1/(n*p*(1-p)) wäre.
@yasmine_hajar Ich frage mich, ob der Kunde bereit wäre, CombiStats zu kontaktieren und nach Einzelheiten zu fragen, wie Beispiel 5.3.2 (Logits) genau berechnet wird, und anzugeben, dass er die Ergebnisse unabhängig reproduzieren möchte. Sobald wir das wissen, können wir es sicher irgendwie reproduzieren.
