Datos de bioensayo de un cliente que desea una transformación de la función logit antes de realizar la prueba de potenciaHola gente,
Tengo un cliente que está tratando de imitar el informe adjunto a continuación realizado con el software combistats para realizar análisis de potencia, paralelismo, etc. en datos de dosis-respuesta (n.º de muertes del total n). Consulte la tabla de datos adjunta.
El problema aquí es que en este informe, la Y se transformó con una función logit. ¿Cómo podemos realizar esto en JMP? ¿Puede JMP igualar los resultados encontrados en este informe?
El cliente está familiarizado con la regresión logística en Fit Curve utilizada para el ajuste de dosis-respuesta. El problema aquí es la necesidad de imitar el informe y realizar una transformación con la función logit.
Cualquier idea sería apreciada.
Re: Datos de bioensayo de un cliente que desea una transformación de la función logit antes de realizar la prueba de potenciaNo tengo la respuesta completa, pero debe ser algún tipo de logit ajustado y luego ANOVA estándar y cálculos de potencia. El logit ingenuo sobre las proporciones no funciona porque logit(0) es infinito. Encontré los mismos datos y pistas adicionales en la Sección 10.3.3 de https://www.unistat.com/guide/bioassay-analysis-quantal-response-method/
Re: Datos de bioensayo de un cliente que desea una transformación de la función logit antes de realizar la prueba de potenciaun clic derecho en proporciones y elegir nuevas columnas fórmula>especialidad>logit dará la transformación necesaria, pero como dijo Russ, 0 proporciones darán valores -inf (y 1 dará valores +inf) y resultará como un valor faltante. En este caso, he visto a personas usar modelos lineales generalizados (JMP puede hacer eso) con respuesta y total en y, dosis y muestra en x. Luego distribución binomial con enlace logit. El problema aquí es que no se cuentan con los métodos convenientes de prueba de paralelismo, potencia, etc. y habría que calcularlos todos manualmente.
Re: Datos de bioensayo de un cliente que desea una transformación de la función logit antes de realizar la prueba de potenciaBasado en la página web de CombiStats , están utilizando la Farmacopea Europea como base para su análisis (enfoque de respuestas cuantiles). Di una charla sobre esto en Discovery EU 2019 , pero me centré principalmente en el cálculo de la potencia relativa. Existen algunos desafíos al intentar reproducir esto en JMP. Primero, necesitaría usar modelos lineales generalizados o regresión generalizada para el ajuste Logit. Su resultado incluirá estadísticas de Chi cuadrado, pero no sumas de cuadrados ni pruebas F. Cuando intenté hacer esto usando el proceso de mi charla, no pude igualar los resultados. No estoy seguro de si lo que llaman no lineal es lo mismo que usé. ¿Están usando MLE o LS? ¿Hace alguna diferencia? El diseño utilizado para recopilar los datos también puede marcar la diferencia y no estoy seguro de si lo que hablé es coherente con el diseño del ejemplo.
Esta no es la primera vez que veo aparecer el EP 5.3. Me interesaría saber de @SamGardner
Re: Datos de bioensayo de un cliente que desea una transformación de la función logit antes de realizar la prueba de potenciaEsto está resultando ser un pequeño problema intrigante @yasmine_hajar Gracias por los comentarios @DonMcCormack y @Chris_Kirchberg . Si bien la forma en que manejamos esto es mucho mejor y está en línea con las mejores prácticas estadísticas modernas, ese no es el OP. Recuerdo algunos casos difíciles y frustrantes a lo largo de los años al intentar reproducir resultados de otros paquetes de software.
La tabla ANOVA en el documento CombiStats es de la vieja escuela con sumas de cuadrados clásicas, etc., pero no está nada claro cómo la calcularon. El documento no parece tener suficientes detalles sobre su enfoque exacto. Probé rápidamente varias cosas, incluidos logits que usan correcciones de continuidad con 0,5 y algunos otros valores, varios pesos e incluso el complemento GLMM https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Generalized- Linear-Mixed-Model-Add-in/ta-p/284627 @MeichenDong escribió antes de que @ElizabethClaassen lo implementara en Fit Model (que calcula pseudo logits y pesos), pero nada coincide con su ANOVA.
Si alguien está interesado en un acertijo numérico/estadístico, creo que es posible aplicar ingeniería inversa a los 8 números exactos que usan como Y según los resultados de su tabla ANOVA, pero no he intentado configurar esto. Sería un sistema de ecuaciones no lineal con fórmulas ANOVA clásicas para sumas de cuadrados y las 8 Y como incógnitas. Existe la posibilidad de que también estén usando pesos: el documento menciona el uso de varianza inversa, que para un binomio sería 1/(n*p*(1-p)).
@yasmine_hajar Me pregunto si el cliente estaría dispuesto a ponerse en contacto con CombiStats y solicitar detalles sobre cómo se calcula exactamente el Ejemplo 5.3.2 (Logits), indicando que le gustaría reproducir los resultados de forma independiente. Una vez que veamos eso, estoy seguro de que podremos representarlo de alguna manera.
