実験的死亡率こんにちは、
ここに添付されているこのデータ タイプを分析する最良の方法には疑問があります。ID 304785 からの同様のケース
私の効果は、ブロックをランダムにした TRT です。各列は期間を表します。私のデータはほとんどすべてこの形式です。それらを積み重ねたくありません。
別の投稿で推奨されていたように、プロビットを使用しようとしました。ランダム効果のあるアドインを使用しても成功しませんでした。
ポアソン分布も実行できますが、その場合、毎回 1 つの列を実行する必要があり、最終的にはそれらを比較する「手段」がありません。
何をお勧めしますか? TRT の違いがあるかどうかを調べ、また、コントロール TRT としての TRT 1 を他の TRT と比較します (ダネット テストとして)。
基本的なデータ分析とモデリング実験的死亡率について残念ながら、データを再形成しなければ、それは選択肢になりません。ソフトウェアには準拠した入力データ形式が必要です。
元のデータの場合、再形成は簡単ではありません。
何をする必要があるかを説明します。同等の JSL ソリューションを提供してくれる人が見つかるかもしれません。
最初のステップ: これらの列を積み重ねます。新しい列名に注目してください。
結果のテーブルで、「データ」列の名前を、たとえば「At Risk」に変更します。結果のテーブルは次のようになります。
「At Risk Lag」という新しい数式列を作成します。これは、「At Risk」の「以前」の内容を記録します。
別の数式列「Death」を作成します。これは、時点間の「At Risk」の変化、つまり死亡率を計算します。
別の数式列「Count」を作成します。この数式列は、行が実験単位の最後の行でない場合は死亡数を記録し、行が実験単位の最後の行の場合は生存数を記録します。
対応する「カウント」が死亡 (0) か生存 (1) かを示す別の数式列「検閲コード」を作成します。
次に、「ラベル」から時間情報を抽出するための最後の列「時間」を作成します。
これでサバイバルが使えるようになりました:
現在提供されている生存分析では、ランダム効果はサポートされていません。上記の起動ダイアログ仕様のように、ランダム効果を組み合わせて独立して扱うことも、Block と TRT を新しいグループ化変数として組み合わせて変化を確認することもできます。
実験的死亡率についてご回答有難うございます。
はい、あなたは私の問題を完全に理解しています。
問題は、これがこのような唯一のファイルではないため、それらを積み重ねたくないということです...
誰かが解決策を見つけてくれることを願う:D私はコミュニティを信頼しています
実験的死亡率について問題がよくわかりません。名前に基づいてデータについて推測すると、次のようになります。
- 実験ユニットは 96 個あります。
- 各ユニットには 18 人の実験対象者がいます。
- 毎週チェックして、何人が生き残ったかを確認します。たとえば、ユニット 91 は開始時に 18 名でしたが、2 週間後には 17 名が残り、3 週間後には 16 名が残り、4 週間後には 15 名が残りました。
私の理解が正しければ、すぐに関係する分析の種類は生存分析です。この場合、この形式は機能しません。確かにデータをスタックする必要がありますが、それでもさらに処理が必要です。
