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Den richtigen Mittelwertvergleich wählen

Hallo,

Ich analysiere biologische Daten, deren Ausgabe eine kontinuierliche Variable ist. Die Tests bestehen aus verschiedenen Behandlungen von Pflanzen, die dann auf einen Krankheitsgrad (meine Ausgabe) hin bewertet werden. Wenn ich ein Diagramm zeichne, erhalte ich nur eine Reihe von Mittelwerten mit sehr großen Fehlerbalken, die sich überlappen. Ich versuche also, die Analyse mit den kleinen Buchstaben durchzuführen, um sicher sagen zu können, welche Behandlungen sich voneinander unterscheiden.

Mein Problem ist nun, dass jede Wiederholung aus zwei Datenpunkten besteht, die nicht unabhängig voneinander sind (zwei Teile derselben Pflanze). In diesem Fall, so habe ich gehört, sind übliche Vergleiche wie Tukey-Kramer nicht anwendbar.

Meine Frage ist also: Welchen Vergleich bzw. welche Datentransformation sollte ich verwenden, um sicherzustellen, dass ich alles richtig mache?

Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Den richtigen Mittelwertvergleich wählen

Bob, nett von Ihnen, dass Sie sich die Zeit nehmen, die Fragen zu beantworten. Ich glaube nicht, dass dieses Forum eine effiziente Möglichkeit ist, die Probleme zu diskutieren/diskutieren und entsprechende Analysen durchzuführen, daher werde ich mich zurückziehen.

Betreff: Den richtigen Mittelwertvergleich wählen

Ich stimme zu, es ist sehr schwierig, die Buchstaben in das Diagramm zu bekommen.

Gehen Sie bitte zur Registerkarte „Wunschliste“ oben auf dieser Webseite und fügen Sie eine Anfrage hinzu.

In der Zwischenzeit finden Sie hier ein Verfahren und ein Skript, um die Zahl zu erhalten, nach der Sie vermutlich suchen.

https://community.jmp.com/t5/Byron-Wingerd-s-Blog/One-Way-ANOVA-Figure-for-Scientists/ba-p/265156

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Entschuldigung, ich meinte Student und Tukey, nicht Student und Dunnett's.

Betreff: Den richtigen Mittelwertvergleich wählen

@Byron_JMP ,

danke für den Tipp mit STRG, das spart wirklich viel Zeit. Das größere Problem bleibt jedoch bestehen: Es ist immer noch höchst unpraktisch, die Buchstaben in einem Diagramm hinzuzufügen.

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Hallo @statman ,

1) Hat die Abweichung in Ihrer Antwort irgendeinen praktischen Wert?

Gute Frage. Ist es ein Krankheitsgrad, der relativ einfach auf 0,1 Einheiten genau gemessen werden kann? Davon abgesehen würde der Endbenutzer in einem realen Szenario keinen so kleinen Unterschied bemerken. Ich würde sagen, die Durchschnittswerte zwischen zwei Behandlungen (was Sie als Level bezeichnen) müssten mindestens 4-5 Einheiten Unterschied aufweisen, um wirklich von Nutzen zu sein.

2. Wenn ich Ihre Daten richtig verstehe, sieht es so aus, als hätten Sie einen Faktor (Name), der auf 10 „Stufen“ getestet wird. Sie haben 2 Pflanzentypen (gekreuzt mit Name). Sie haben 10 Pflanzen (Rep) für jede Stufe von Name und jede Pflanze wird zweimal gemessen (ist dies an verschiedenen Stellen der Pflanze oder an genau derselben Stelle der Pflanze? Zwei verschiedene Teile der Pflanze ) und es wird die Krankheit über 3 Zeiträume für „innerhalb“ der Pflanze gemessen (Sie könnten die Pflanzen als in Typ und Name verschachtelt betrachten). Wir könnten darüber diskutieren, ob die systematische Stichprobennahme von Zeiträumen mit Name gekreuzt wird. Ich habe einige Fragen zu dieser Struktur. Das Nummerierungsschema für Rep sieht fragwürdig aus. Kann derselben Pflanze eine andere Stufe von Name zugewiesen werden? Wenn nicht, sollte es keine wiederholten Rep-Nummern geben. Wie viele Pflanzen sind tatsächlich in der Studie enthalten? 10 Pflanzen pro „Name“. Sie werden unabhängig voneinander angebaut. Wenn dann eine Behandlung durchgeführt wird, werden zwei Blätter jeder Pflanze isoliert und die Krankheit wird angewendet. Da zwei Blätter von derselben Pflanze stammen, argumentierten meine Kollegen, dass die beiden Blätter KEINE unabhängigen statistischen Einheiten seien und deshalb unter demselben „Rep.“ zusammengefasst würden. Das ist, als ob wir 10 Patienten an ihrer rechten und linken Hand untersuchen würden.

Es sieht auch so aus, als hätten Sie zwei Krankheitsmessungen für jede Pflanze? Ja, zwei Messungen für zwei verschiedene Blätter . Ich habe eine weitere Version der Datentabelle angehängt. Es ist zwingend erforderlich, dass die Datentabelle mit der tatsächlichen Datenerfassung übereinstimmt, da sonst jede Analyse fragwürdig ist.

Was ist das Ziel der Studie? (Versuchen Sie beispielsweise, den „Gewinner“ auszuwählen (z. B. den besten Namen zur Reduzierung der maximalen Krankheitsrate?) oder zu verstehen, was zur Krankheit (zum Wachstum) beiträgt)? Wir versuchen herauszufinden, ob wir Zusatzstoffe finden können (was ich in meiner Tabelle Adjuvans genannt habe), die die Krankheitsreduzierung im Vergleich zum Wirkstoff deutlich verbessern. Was wir also sehen möchten:

• Das Aktive allein muss besser sein als das Unbehandelte
• Hoffentlich können wir einige Behandlungen mit Wirkstoff + Adjuvans finden, die deutlich besser sind als der Wirkstoff allein

Warum 10 Pflanzen? Weil wir dachten, das wäre eine gute Zahl. Angesichts der relativ hohen Variabilität der Ergebnisse und der relativ geringen Wirksamkeit der Behandlungen ist das eine Art Minimum. Da es sich außerdem um gewachsene Pflanzen handelt, ist es schwierig, noch mehr zu erreichen, da an diesem Versuch bereits 200 Pflanzen beteiligt sind. Das braucht viel Platz und handwerkliche Arbeit.Wir könnten mehr Pflanzen pro Behandlung haben, um vielleicht bessere Statistiken zu erhalten, aber dann würden wir die Anzahl der Behandlungen verringern, was nicht wünschenswert ist. 10 ist also ein guter Kompromiss.

Warum drei Zeiträume mit jeweils einem Tag Abstand? Weil es einfach ist. Wenn Sie die Krankheit zu einem bestimmten Zeitpunkt messen, ist es angesichts des Aufwands, den Sie bis dahin betrieben haben, nicht viel teurer, einen weiteren Tag zu warten und eine weitere Beobachtung durchzuführen. Das ist bei dieser Art von Studie ganz normal. Es hängt natürlich von der Art der Krankheit ab, aber diese schreitet schnell genug voran, sodass Sie innerhalb eines Tages ein gewisses Wachstum feststellen können.

Sind Sie an der Veränderungsrate der Krankheit im Laufe der Zeit interessiert oder nur an der maximalen Krankheit oder was? Ich schätze, die Frage ist, was der Name Ihrer Hypothese nach mit der Krankheit machen wird. Warum? Nicht die Veränderungsrate, nur der absolute Wert. Im Grunde haben Sie eine gute Pflanze, die Sie vor einer schlimmen Krankheit schützen möchten. Die Idee ist, die Menge der Krankheit, die an behandelten Pflanzen beobachtet wird, zu minimieren. In einer idealen Welt möchten Sie eine Wirksamkeit von 100 % (also null Krankheit). Oder zumindest eine deutliche Verringerung des Krankheitsniveaus, damit die schlimme Krankheit den guten Pflanzen nicht den Ertrag raubt. Aber der Wirkstoff kann allein nur begrenzt etwas bewirken. Hier kommen die Zusatzstoffe (oder Adjuvantien) ins Spiel. Idealerweise möchten wir Zusatzstoffe finden, die eine synergetische Wirkung mit dem Wirkstoff haben, und im besten Fall hat der Zusatzstoff allein keine große Wirkung. Aber hier gibt es eindeutig nichts Aufregendes, weshalb ich versuche, tiefer zu graben, um zu sehen, ob wir irgendwelche Schlussfolgerungen ziehen können. Normalerweise würde ich mich schon damit zufrieden geben, mir einen Student- und einen Dunett-Test für die Mittelwerte anzusehen. (Ich weiß, dass Student bei mehr als 2 Stufen nicht so gut geeignet ist, aber Dunnett kann etwas zu restriktiv sein, sodass ein Vergleich der beiden interessant sein kann.) Hier sagt Dunnett, dass es keine Unterschiede zwischen den verschiedenen Stufen gibt, und Student sagt, dass additives E vielleicht etwas bringt.

3. Haben Sie das Messsystem bewertet? Ich bin mir nicht sicher, was das bedeutet. Die Werte sind eine physikalische Messung, die leicht durchzuführen ist, also würde ich mir darüber keine allzu großen Gedanken machen.

Haben Sie die Krankheit mehrmals an der gleichen Stelle auf der gleichen Pflanze im gleichen Zeitraum gemessen? Ja, sie wurde zu drei verschiedenen Zeitpunkten auf den gleichen Blättern gemessen (Tag 1, 2 und 3).

Wie es jetzt aussieht, sind die Messfehler wahrscheinlich auf die Anlage selbst zurückzuführen? Keine Ahnung

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Hallo @MRB3855 ,

Wiederholungen sind dieselben Messungen, die an verschiedenen Pflanzen durchgeführt werden. Also Pflanze 1, Pflanze 2, Pflanze 3. Jede Pflanze wird separat in einem eigenen Topf gezüchtet. Für jede Wiederholung gibt es zwei Messungen, die an zwei Blättern derselben Pflanze durchgeführt werden.

Dann gibt es noch die Bewertungszeit. Es wird also eine Messung des Ausgabewerts (Krankheit) am ersten Tag durchgeführt, dann eine weitere am nächsten Tag und noch eine am dritten Tag. Datenpunkte, die am selben Tag generiert wurden, können verglichen werden, aber nicht über mehrere Tage hinweg.

Name beinhaltet die Behandlung von Interesse ja.

„Pflanzentyp“ sind zwei leicht unterschiedliche Pflanzentypen. Ziel ist es herauszufinden, ob ein Typ resistenter gegen die Krankheit ist als der andere. Daher ist es interessant, den Krankheitswert beider Pflanzentypen insgesamt oder beider Typen bei einer einzigen Behandlung zu vergleichen.

Betreff: Den richtigen Mittelwertvergleich wählen

Alter!!, das ist so ein toller Datensatz, wow.

Ich habe die Modellierungstypen einiger Spalten geändert und der Tabelle einige neue Skripte hinzugefügt.

Ich habe versucht, die Daten mit einer Response Surface Method (RSM) zu modellieren. Rep(order?) scheint einen Effekt zu haben, also habe ich daraus in Modell 2 einen Zufallseffekt gemacht.

 

 

Ich bin nicht sicher, was Sie herauszufinden hofften, aber die Daten sind sehr gut interpretierbar und auch das Studiendesign ist einfach fantastisch.

Fit Model(
	Y( :Disease ),
	Effects(
		:Name, :"Assessment time (DAI)"n & RS, :Plant type,
		:Name * :"Assessment time (DAI)"n,
		:"Assessment time (DAI)"n * :"Assessment time (DAI)"n, :Name * :Plant type,
		:"Assessment time (DAI)"n * :Plant type
	),
	Random Effects( :"Rep (Order)"n ),
	Personality( "Standard Least Squares" ),
	Emphasis( "Effect Leverage" ),
	Method( "REML" )
);

Ich habe die DAI-Spalte in „numerisch kontinuierlich“ und die Rep-Spalte in „numerisch kontinuierlich“ geändert.

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Bezüglich: „ Übrigens, meine Herren, es ist ziemlich mühsam, diesen Bericht mit den Verbindungsbuchstaben im Tool „Y mal X anpassen“ zu erstellen. Da ich 6 Gruppen habe, sind das 6 rote Dreiecke, auf die ich klicken muss, um die Vergleichsmittelwerte zu ermitteln. Das ist unnötig mühsam. Kennen Sie eine Methode, mit der man die Dinge schneller machen kann?“

Ja, viel schneller. Halten Sie die Strg-Taste (Befehlstaste auf dem Mac) gedrückt, wenn Sie Mittelwerte für die erste Gruppe vergleichen. Die Strg-Taste überträgt Ihren Tastendruck an alle ähnlichen Objekte im Fenster. Sie funktioniert auch zum Ändern der Größe von Diagrammen.

(schaue immer noch auf die größere Frage)

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Bob, ich bin kein KMU, was Ihre Situation betrifft, aber ich habe mir Ihre Tabelle angesehen und bin zu folgenden Gedanken gekommen. Einige meiner Fragen und Kommentare sind eher sokratischer Natur und erfordern keine Antwort.

1. Zuallererst: Ist die Variation in Ihrer Antwort von praktischem Wert? Es wird kein Kontext dazu bereitgestellt, inwieweit eine Veränderung der Krankheit von wissenschaftlichem Interesse ist? Dies ist immer wichtiger als die statistische Signifikanz.

2. Wenn ich Ihre Daten richtig verstehe, sieht es so aus, als hätten Sie einen Faktor (Name), der auf 10 „Ebenen“ getestet wird. Sie haben 2 Pflanzentypen (gekreuzt mit Name). Sie haben 10 Pflanzen (Rep) für jede Ebene von Name und jede Pflanze wird zweimal gemessen (ist dies an verschiedenen Stellen der Pflanze oder an genau derselben Stelle der Pflanze?) und es werden Krankheitsmessungen über 3 Zeiträume für „innerhalb“ der Pflanze durchgeführt (Sie könnten die Pflanzen als in Typ und Name verschachtelt betrachten). Wir könnten darüber diskutieren, ob die systematische Stichprobennahme von Zeiträumen mit Name gekreuzt wird. Ich habe einige Fragen zu dieser Struktur. Das Nummerierungsschema für Rep sieht fragwürdig aus. Kann derselben Pflanze eine andere Ebene von Name zugewiesen werden? Wenn nicht, sollte es keine wiederholten Rep-Nummern geben. Wie viele Pflanzen sind tatsächlich in der Studie? Es sieht auch so aus, als hätten Sie 2 Krankheitsmessungen für jede Pflanze? Ich habe eine andere Version der Datentabelle angehängt. Es ist zwingend erforderlich, dass die Datentabelle mit der tatsächlichen Datenerfassung übereinstimmt, da sonst jede Analyse fragwürdig ist.

Was ist die Absicht dieser Studie? (Versuchen Sie beispielsweise, den „Gewinner“ auszuwählen (z. B. den besten Namen, um das maximale Krankheitsaufkommen zu reduzieren?) oder zu verstehen, was zu Krankheiten (Wachstum) beiträgt?) Warum 10 Pflanzen? Warum 3 Zeiträume, jeweils einen Tag auseinander? Sind Sie an der Veränderungsrate von Krankheiten im Laufe der Zeit interessiert oder nur an der maximalen Krankheitsrate oder was? Ich schätze, die Frage ist, was Ihrer Hypothese nach der Name mit Krankheiten machen wird. Warum?

3. Haben Sie das Messsystem überprüft? Haben Sie die Krankheit mehrere Male an derselben Stelle an derselben Pflanze im selben Zeitraum gemessen? Wie es jetzt aussieht, sind die Messfehler wahrscheinlich auf die Pflanze selbst zurückzuführen?

4. Eine grafische Betrachtung der Daten ohne Zusammenfassung zeigt, dass die Zeiträume (DAI) die größte Quelle der Variation in der Studie sind. Dies ist möglicherweise zu erwarten und möglicherweise uninteressant (deshalb möchten Sie die Daten möglicherweise nach DAI betrachten), aber beachten Sie auch, dass die Variation mit dem DAI zunimmt. Es können auch einige „Ausreißer“ in Ihren Daten vorhanden sein.

Koloriert von DAI

Farbgebung nach Name für DAI=1

 

 

 

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Ich stelle sicher, dass ich Ihre Daten richtig verstehe, @bobmorrane : Ist jeder Satz von sechs Zeilen ein „Subjekt“ (was Sie „Rep“ nennen)? Und sind dann die ersten drei Zeilen von jedem „Subjekt“ drei wiederholte Messungen an einem Teil der Pflanze und die nächsten drei Zeilen von jedem Subjekt wiederholte Messungen an einem anderen Teil der Pflanze? Und „Name“ enthält die Behandlungen von Interesse (die Sie hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf diese beiden Teile der Pflanze vergleichen möchten). Habe ich das alles richtig verstanden?

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@P_Bartell @Byron_JMP , Datentabelle angehängt

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Hallo,

Ich glaube, dass es gut gestaltet ist, da ich am Designprozess beteiligt war.;)

Aber Scherz beiseite: Es handelt sich um eine Pflanze, die speziell für den Test gezüchtet und auf standardmäßige, professionelle Weise behandelt wurde.

Ich habe also verschiedene Behandlungen an zwei Pflanzenarten (Varianten derselben Ernte) durchführen lassen und den Krankheitsgrad (mein Ergebnis) zu unterschiedlichen Zeitpunkten (1, 2, 3 Tage) beurteilen lassen. Wir müssen die Dinge also zumindest nach Beurteilungszeitpunkt gruppieren.

Hier sind die Daten in anonymisierter Form, mit den angehängten Skripten. Ich sehe mir sowohl den Student- als auch den Tukey-Test an, da einer als zu freizügig und der andere als etwas zu restriktiv angesehen wird. Ich sehe hier keinen großen Unterschied.

Übrigens, meine Herren, es ist ziemlich mühsam, diesen Bericht mit Verbindungsbuchstaben im Tool „Y mal X anpassen“ zu erstellen. Da ich 6 Gruppen habe, sind das 6 rote Dreiecke, auf die ich klicken muss, um die Mittelwerte zu vergleichen. Das ist unnötig mühsam. Kennen Sie eine Methode, um die Dinge schneller zu machen?

An alle, die das hier lesen: Schaut euch diesen Wunsch in der Wunschliste an und gebt ihm ein Lob! Auf diese Weise könnten wir die Verbindungsbuchstaben in den Graph Builder integrieren.

Zeigen Sie beim Verwenden eines Boxplots und in der Anpassungstabelle im Graph Builder signifikante Buchstaben an ... - JMP-Benutzergemeinschaft

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@P_Bartell , ich bin sicher, dass es ein gut konzipiertes und kontrolliertes Experiment ist. Pflanzen sind quälend langsam, daher ist die Planung enorm wichtig.

Es handelt sich wahrscheinlich um ein Problem mit mehreren Variablen, sodass ein einfacher Turkey Kramer nicht funktioniert. Es reicht aus, das Problem einfach in Fit Model einzurichten, und dann können wir uns die Mittelwerte der kleinsten Quadrate für die Hauptbehandlungsvariable ansehen.

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Zusätzlich zu allem, was mein ehemaliger Kollege (ich bin im Ruhestand) @Byron_JMP gefragt hat: Ist die Anordnung/Kombination von Behandlungen und Pflanzen eine Art geplantes Experiment oder sind es nur zufällige Behandlungen, die willkürlich auf Pflanzen angewendet werden, wie die Natur oder jemand anderes beschlossen hat? Dies könnte einen großen Einfluss darauf haben, wie Sie die Antworten optimal analysieren sollten … und es sind nicht nur mehrere Vergleichstests.

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Mithilfe einer Beispieltabelle lässt sich das Problem möglicherweise leichter verstehen.

Es klingt, als hätten Sie Daten wie diese

Drei oder mehr Behandlungen.

Mehrere Pflanzen pro Behandlung

Mehrere Probenentnahmestellen (Gewebearten) pro Pflanze

Mehrere Proben jedes Gewebes

Abschließend möchten Sie vielleicht für jede Behandlung die Wirkung der Behandlung sowohl auf das Blatt als auch auf den Stängel sehen.

Wenn die Mehrfachbehandlungen so etwas wie eine Kontrolle und mehrere Verdünnungen der Masse wären, dann würde das auch einiges ändern.