역가 테스트를 실행하기 전에 로짓 함수 변환을 원하는 고객의 생물검정 데이터안녕하세요 여러분,
용량-반응 데이터(총 n명 중 사망자 수)에 대한 효능, 병렬성 분석 등을 수행하기 위해 Combistats 소프트웨어를 사용하여 아래에 첨부된 보고서를 모방하려는 고객이 있습니다. 첨부된 데이터 표를 참조하시기 바랍니다.
여기서 문제는 이 보고서에서 Y가 로짓 함수로 변환되었다는 것입니다. JMP에서 이를 어떻게 수행할 수 있나요? JMP가 이 보고서의 결과와 일치할 수 있나요?
고객은 용량-반응 피팅에 사용되는 맞춤 곡선의 로지스틱 회귀에 익숙합니다. 보고서를 모방하고 로짓 함수를 사용하여 변환을 수행해야 하는 필요성이 여기서 문제입니다.
어떤 통찰력이라도 감사하겠습니다.
Re: 역가 테스트를 실행하기 전에 로짓 함수 변환을 원하는 고객의 생물검정 데이터완전한 답변은 없지만 일종의 조정된 로짓과 표준 분산 분석 및 효능 계산이어야 합니다. logit(0)은 무한하기 때문에 비율에 대한 순진한 로짓은 작동하지 않습니다. https://www.unistat.com/guide/bioassay-analytic-qualal-response-method/ 의 섹션 10.3.3에서 동일한 데이터와 추가 단서를 찾았습니다.
Re: 역가 테스트를 실행하기 전에 로짓 함수 변환을 원하는 고객의 생물검정 데이터비율을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 열 수식>특수>로짓을 선택하면 필요한 변환이 제공되지만 Russ가 언급한 대로 비율이 0이면 -inf 값이 제공되고(1은 +inf 값이 제공됨) 누락된 값이 발생합니다. 이 경우 사람들이 y에 반응과 총계, x에 용량과 표본을 사용하는 일반화 선형 모델(JMP로 가능)을 사용하는 것을 보았습니다. 그런 다음 로짓 링크를 사용한 이항 분포입니다. 여기서 문제는 병렬성, 잠재력 등을 테스트하는 편리한 방법이 없으며 이러한 모든 것을 수동으로 계산해야 한다는 것입니다.
Re: 역가 테스트를 실행하기 전에 로짓 함수 변환을 원하는 고객의 생물검정 데이터CombiStats 웹 페이지를 기반으로 유럽 약전을 분석의 기초로 사용하고 있습니다(Quantile 응답 접근 방식). 나는 Discovery EU 2019에서 이에 대해 이야기 했지만 주로 상대적 효능 계산에 중점을 두었습니다. JMP에서 이를 재현하는 데에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 첫 번째는 로짓 적합에 일반화 선형 모델 또는 일반화 회귀를 사용해야 한다는 것입니다. 결과에는 카이제곱 통계가 포함되지만 제곱합과 F-검정은 포함되지 않습니다. 제가 강연에서 나온 과정을 이용하여 이것을 하려고 했을 때, 결과가 일치하지 않았습니다. 그들이 비선형이라고 부르는 것이 내가 사용한 것과 같은지 확실하지 않습니다. MLE 또는 LS를 사용하고 있나요? 차이가 있나요? 데이터를 수집하는 데 사용된 디자인도 차이를 만들 수 있으며, 제가 말한 내용이 예제의 디자인과 일치하는지 확실하지 않습니다.
EP 5.3이 나오는 것을 본 것은 이번이 처음이 아닙니다. @SamGardner 의 의견을 듣고 싶습니다.
Re: 역가 테스트를 실행하기 전에 로짓 함수 변환을 원하는 고객의 생물검정 데이터이것은 흥미로운 작은 문제로 밝혀졌습니다 @yasmine_hajar @DonMcCormack 및 @Chris_Kirchberg 의 의견에 감사드립니다. 우리가 이를 처리하는 방식이 훨씬 더 좋고 최신 통계 관행에 부합하지만 이는 OP가 아닙니다. 나는 수년에 걸쳐 다른 소프트웨어 패키지의 결과를 재현하려고 시도했던 몇 가지 어렵고 실망스러운 사례를 기억합니다.
CombiStats 문서의 ANOVA 테이블은 고전적인 제곱합 등을 사용하는 구식이지만 계산 방법이 전혀 명확하지 않습니다. 문서에는 정확한 접근 방식에 대한 세부 정보가 충분하지 않은 것 같습니다. 0.5와 몇 가지 다른 값, 다양한 가중치, 심지어 GLMM 추가 기능인 https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Generalized- 를 사용한 연속성 수정을 사용한 로짓을 포함하여 여러 가지 작업을 신속하게 시도했습니다. Linear-Mixed-Model-Add-in/ta-p/284627 @MeichenDong 은 @ElizabethClaassen이 Fit Model(의사 로짓 및 가중치 계산)에서 구현하기 전에 썼지만 ANOVA와 일치하는 것은 없습니다.
누구든지 수치/통계 퍼즐에 관심이 있다면 ANOVA 테이블의 결과를 기반으로 Y로 사용하는 정확한 8개의 숫자를 리버스 엔지니어링하는 것이 가능하다고 생각하지만 이를 설정하려고 시도하지는 않았습니다. 이는 제곱합에 대한 고전적인 ANOVA 공식과 미지수인 8Y를 사용하는 비선형 방정식 시스템입니다. 가중치를 사용할 가능성도 있습니다. 문서에서는 이항식의 경우 1/(n*p*(1-p))인 역분산을 사용한다고 언급합니다.
@yasmine_hajar 고객이 CombiStats에 연락하여 예제 5.3.2(로지트)가 계산되는 정확한 방법에 대한 세부 정보를 물어보고 결과를 독립적으로 재현하고 싶다는 뜻인지 궁금합니다. 일단 우리가 그것을 보면 어떻게든 그것을 대표할 수 있을 것이라고 확신합니다.
