力価試験を実行する前にロジット関数の変換を希望する顧客からのバイオアッセイ データみんなこんにちは、
用量反応データ (合計 n のうちの死亡数) に対して効力や並列性分析などを実行するために、Comvisstats ソフトウェアで作成された以下に添付されたレポートを模倣しようとしている顧客がいます。添付のデータ表を参照してください。
ここでの問題は、このレポートでは Y がロジット関数で変換されていることです。 JMP でこれを実行するにはどうすればよいでしょうか? JMP はこのレポートにある結果と一致しますか?
お客様は、用量反応フィッティングに使用されるフィット曲線のロジスティック回帰に精通しています。ここで問題となるのは、レポートを模倣し、ロジット関数を使用して変換を実行する必要があることです。
ご洞察をいただければ幸いです。
Re: 力価試験を実行する前にロジット関数の変換を希望するお客様からのバイオアッセイ データ完全な答えはありませんが、ある種の調整されたロジットと、標準的な ANOVA および効力の計算が必要です。 logit(0) が無限であるため、比率に関する単純な logit は機能しません。 https://www.unistat.com/guide/bioassay-analysis-quantal-response-method/のセクション 10.3.3 で同じデータと追加の手がかりが見つかりました。
Re: 力価試験を実行する前にロジット関数の変換を希望するお客様からのバイオアッセイ データ比率を右クリックし、新しい列の式>特殊>ロジットを選択すると、必要な変換が得られますが、Russが述べたように、比率が0の場合は-inf値が与えられ（1の場合は+inf値が与えられ）、欠損値になります。この場合、応答と合計を y に、線量とサンプルを x に持つ一般化線形モデル (JMP でそれが可能) を使用する人を私は見てきました。次に、ロジットリンクを使用した二項分布。ここでの問題は、並列性や効力などをテストする便利な方法がなく、これらすべてを手動で計算する必要があることです。
Re: 力価試験を実行する前にロジット関数の変換を希望するお客様からのバイオアッセイ データCombiStats の Web ページに基づいて、彼らは分析の基礎として欧州薬局方を使用しています (分位数応答アプローチ)。私はDiscovery EU 2019 でこれについて講演しましたが、主に相対的な効力の計算に焦点を当てました。これを JMP で再現しようとすると、いくつかの課題があります。 1 つ目は、ロジット近似に対して一般化線形モデルまたは一般化回帰を使用する必要があることです。出力にはカイ二乗統計が含まれますが、二乗和と F 検定は含まれません。私の講演のプロセスを使用してこれを実行しようとしましたが、結果は一致しませんでした。彼らが非線形と呼んでいるものが私が使用したものと同じかどうかはわかりません。 MLE または LS を使用していますか?違いはありますか?データの収集に使用されたデザインによっても違いが生じる可能性があり、私が話した内容が例のデザインと一致しているかどうかはわかりません。
EP 5.3 が登場するのを見たのはこれが初めてではありません。 @SamGardnerからの意見を聞きたいです
Re: 効力試験を実行する前にロジット関数変換を希望する顧客からのバイオアッセイデータこれは興味深い小さな問題であることが判明しています@yasmine_hajarコメントをありがとうございます@DonMcCormackと@Chris_Kirchberg 。私たちがこの問題を処理する方法ははるかに優れており、最新の統計的実践に沿っていますが、それは OP ではありません。他のソフトウェア パッケージの結果を再現しようとして、何年もの間、困難でイライラするケースがいくつかあったことを思い出します。
CombiStats ドキュメントの ANOVA 表は、古典的な二乗和などを使用した古い方法ですが、どのように計算したのかはまったく明らかではありません。ドキュメントには、正確なアプローチに関する十分な詳細が記載されていないようです。0.5 と他のいくつかの値を使用した連続補正を使用したロジット、さまざまな重み、さらには GLMM アドインhttps://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Generalized-Linear-Mixed-Model-Add-in/ta-p/284627など、いくつかのことを簡単に試してみました。 @MeichenDong が書いたように、@ElizabethClaassen は Fit Model (疑似ロジットと重みを計算) でそれを実装しましたが、どれも彼らの ANOVA に一致しません。
数値/統計パズルに興味がある方のために、ANOVA テーブルの結果に基づいて、Y として使用されている正確な 8 つの数字をリバース エンジニアリングすることは可能だと思いますが、私はこれを設定しようとはしていません。これは、平方和の古典的な ANOVA 式と 8 つの Y を未知数とする非線形方程式システムになります。重みも使用されている可能性があります。ドキュメントには、逆分散の使用について記載されていますが、二項式の場合は 1/(n*p*(1-p)) になります。
@yasmine_hajar顧客が CombiStats に連絡して、例 5.3.2 (Logits) がどのように計算されるかの詳細を尋ね、結果を独自に再現したいと考えているかどうか疑問に思っています。それがわかれば、何らかの方法で再現できると思います。
