適切な手段の比較を選択するこんにちは、
私は、出力が連続変数である生物学的データを分析しています。テストは、植物に対するさまざまな処理で構成され、その後、病気のレベルが評価されます (私の出力)。グラフをプロットすると、互いに重なり合う非常に大きなエラー バーを持つ一連の平均値しか得られません。そのため、どの処理が互いに異なるかを自信を持って判断できるように、小さな文字を使用して分析を実行しようとしています。
今私が抱えている問題は、各繰り返しが互いに独立していない 2 つのデータ ポイント (同じ植物の 2 つの部分) で構成されていることです。この場合、Tukey-Kramer のような通常の比較は適用されないと聞きました。
そこで質問なのですが、正しく作業を行っているかどうかを確認するには、どの比較、またはどのデータ変換を使用すればよいのでしょうか?
基本的なデータ分析とモデリングRe: 適切な手段の比較を選択するボブさん、質問に答える時間を割いてくださってありがとうございます。このフォーラムは、問題や適切な分析について議論したり討論したりするのに効率的な方法ではないと思うので、退席します。
Re: 適切な手段の比較を選択する同意します。グラフ上に文字を表示するのは非常に困難です。
この Web ページの上部にある [ウィッシュリスト] タブに移動して、リクエストを追加してください。
とりあえず、あなたが探していると思われる図を取得するための手順とスクリプトを以下に示します。
https://community.jmp.com/t5/Byron-Wingerd-s-Blog/One-Way-ANOVA-Figure-for-Scientists/ba-p/265156
Re: 適切な手段の比較を選択する申し訳ありませんが、Student and Tukey のつもりでした。Student and Dunnett's のつもりではありませんでした。
Re: 適切な手段の比較を選択する翻訳者 ,
CTRL のヒントをありがとうございます。確かに時間の節約になります。大きな問題は残っていますが、グラフに文字を追加するのはまだ非常に非現実的です。
Re: 適切な手段の比較を選択するこんにちは@statman 、
1) あなたの反応の変化には実用的な価値があるでしょうか?
いい質問ですね。病気のレベルは、0.1 単位まで比較的簡単に測定できるのでしょうか。そうは言っても、実際のシナリオでは、エンド ユーザーはそれほど小さな違いに気付かないはずです。2 つの治療間の平均値 (レベルと呼ぶもの) が実際に役立つには、少なくとも 4 ～ 5 単位の差が必要だと思います。
2. データを理解している限り、1 つの要因 (名前) があり、それが 10 の「レベル」でテストされているように見えます。2 つの植物タイプ (名前と交差) があります。名前の各レベルに 10 の植物 (Rep) があり、各植物は 2 回測定され (これは植物の異なる場所ですか、それとも植物のまったく同じ場所ですか?植物の 2 つの異なる部分)、植物「内」の 3 つの期間にわたって病気の測定値が測定されます (植物はタイプと名前内にネストされていると考えることができます)。期間の体系的なサンプリングが名前と交差しているかどうかは議論の余地があります。この構造に関していくつか質問があります。Rep の番号付けスキームは疑わしいようです。同じ植物に異なるレベルの名前を与えることはできますか? そうでない場合、Rep 番号が重複してはいけません。研究には実際にいくつの植物がありますか? 「名前」ごとに 10 の植物があります。それらは独立して栽培されます。次に、処理を適用するときに、各植物の 2 つの葉が分離され、病気が適用されます。 2 枚の葉は同じ植物から採取されるため、同僚は 2 枚の葉は独立した統計単位ではないと主張し、そのため同じ「代表」の下に再グループ化されたのです。これは、10 人の患者の右手と左手を評価した場合のようなものです。
また、植物ごとに病気の測定値が 2 つあるように見えますか?はい、2 枚の異なる葉に 2 つの測定値があります。データ テーブルの別のバージョンを添付しました。データ テーブルは、データが実際に収集された方法と一致している必要があります。一致していないと、分析が疑わしくなります。
研究の目的は何ですか? (例: 「勝者」(最大疾患を減らすための最良の名前など) を選ぼうとしているのか、疾患 (成長) に寄与するものを理解しようとしているのか)?私たちは、有効成分による疾患の減少を大幅に改善する添加物 (表でアジュバントと呼んでいるもの) を見つけられるかどうかを確認しようとしています。つまり、私たちが見たいものは次のとおりです。
- 活性剤のみの方が未処理のものより優れているはずだ
- できれば、活性剤＋補助剤の組み合わせが活性剤単独よりも大幅に優れた治療法を見つけられるとよい。
なぜ 10 株なのか?なぜなら、それが適切な数だと思ったからです。出力のばらつきが比較的大きく、処理の有効性が比較的低いことを考えると、これは最低限のことです。また、これらは成長した植物なので、これ以上増やすのは困難です。この試験にはすでに 200 株の植物が使われているからです。そのためには、かなりのスペースと労力が必要です。より良い統計を得るために、処理ごとに植物を増やすこともできますが、そうすると処理回数が減ってしまい、望ましくありません。したがって、10 が妥当な妥協点です。
なぜ 1 日ずつ間隔をあけて 3 つの期間を設けたのでしょうか。それは、簡単にできるからです。特定の時点で病気を測定すれば、そこに到達するまでに費やしたすべての努力を考慮すると、もう 1 日待って別の観察を行うのにそれほどコストはかかりません。この種の研究では、これはごく普通のことです。もちろん病気の性質によって異なりますが、この病気は進行が速いため、1 日の違いである程度の成長が見られます。
時間の経過に伴う病気の変化率に興味がありますか、それとも最大病気だけに興味がありますか、それとも他の何かに興味がありますか? 問題は、Name が病気にどのような影響を与えると仮定しているか、ということだと思います。なぜですか?変化率ではなく、絶対値だけです。基本的に、悪い病気から保護したい良い植物があります。アイデアは、処理された植物で観察される病気の量を最小限に抑えることです。理想的な世界では、100% の有効性 (つまり、病気ゼロ) が望まれます。または、悪い病気が良い植物から収穫量を奪わないように、病気のレベルを大幅に削減します。ただし、有効成分だけでできることには限界があります。そこで添加剤 (またはアジュバント) の出番です。理想的には、有効成分と相乗効果をもたらす添加剤を見つけたいのですが、最良の場合でも、添加剤自体にはあまり効果がありません。しかし、ここでは明らかに刺激的なことは何もないので、結論を導き出せるかどうかさらに深く掘り下げようとしています。通常、私は平均値に関する Student の検定と Dunett の検定を見るだけで満足します。(Student は 2 レベル以上では適していないことはわかっていますが、Dunnett は少々制限が厳しすぎる可能性があるため、2 つの比較は興味深いものになる可能性があります)。ここで Dunnett は異なるレベル間に違いはないと述べており、Student は加法 E が何かをもたらしている可能性があると述べています。
3. 測定システムを評価しましたか?それが何を意味するのかはよくわかりません。値は簡単に実行できる物理的な測定なので、あまり心配する必要はありません。
同じ植物の同じ場所で、同じ時期に複数回病気を測定しましたか?はい、同じ葉で 3 つの異なる時期に測定しました (1 日目、2 日目、3 日目)。
今のところ、測定誤差は工場内で混同されている可能性が高いようです。
Re: 適切な手段の比較を選択するこんにちは@MRB3855 、
繰り返し、つまり「リピート」は、異なる植物に対して同じ測定を行うことです。つまり、植物 1、植物 2、植物 3 です。各植物は、それぞれの鉢で別々に栽培されます。繰り返しごとに、同じ植物の 2 枚の葉に対して 2 回の測定が行われます。
次に評価時間があります。つまり、出力値 (病気) の測定を 1 日目に 1 回、次の日にもう 1 回、そして 3 日目にもう 1 回行います。同じ日に生成されたデータポイントは比較できますが、数日間にわたって比較することはできません。
名前には関心のある治療が含まれています。
「植物タイプ」は、わずかに異なる 2 つのタイプの植物です。目標は、一方のタイプがもう一方のタイプよりも病気に対してより耐性があるかどうかを確認することです。したがって、両方のタイプの植物全体の病気の値を比較したり、単一の処理で両方のタイプを比較したりすることは興味深いことです。
Re: 適切な手段の比較を選択するすごいですね!! これは本当に素晴らしいデータセットですね。
いくつかの列のモデリング タイプを変更し、テーブルにいくつかの新しいスクリプトを追加しました。
応答曲面法 (RSM) を使用してデータをモデル化してみました。Rep(order?) には効果があるようなので、モデル 2 ではそれをランダム効果にしました。
あなたが何を見つけたいと思っていたのかはわかりませんが、これは非常に解釈しやすいデータであり、研究デザインも素晴らしいです。
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" )
);
DAI 列を数値連続に変更し、Rep 列を数値連続に変更しました。
Re: 適切な手段の比較を選択するについて: 「ところで、皆さん、Y と X の適合ツールでこれらの接続文字レポートを生成するのはかなり面倒です。グループが 6 つあるので、平均を比較するには 6 つの赤い三角形をクリックする必要があります。無駄に面倒です。もっと早くできる方法をご存知ですか?」
はい、はるかに高速です。最初のグループの平均を比較するときに、コントロール キー (Mac ではコマンド キー) を押したままにします。コントロール キーは、ウィンドウ内のすべての同様のオブジェクトにキー ストロークをブロードキャストします。グラフのサイズ変更にも機能します。
（まだ大きな疑問を考えています）
Re: 適切な手段の比較を選択するボブさん、私はあなたの状況に関して SME ではありませんが、あなたの表を見て、次のような考えを抱きました。私の質問やコメントの中には、答えを求めるというよりは、ソクラテス的な質問もあります。
1. まず第一に、あなたの反応の変化は実用的な価値があるのでしょうか? 病気の変化がどの程度科学的に興味深いのかという背景は示されていません。これは常に統計的有意性よりも重要です。
2. あなたのデータを理解すると、1 つの因子 (名前) があり、それが 10 の「レベル」でテストされているように見えます。2 つの植物タイプ (名前と交差) があります。名前の各レベルに 10 の植物 (Rep) があり、各植物は 2 回測定され (これは植物の異なる場所ですか、それとも植物のまったく同じ場所ですか?)、植物「内」の 3 つの期間にわたって病気の測定値が測定されます (植物はタイプと名前内にネストされていると考えることができます)。期間の体系的なサンプリングが名前と交差しているかどうかは議論の余地があります。この構造に関していくつか質問があります。Rep の番号付けスキームは疑わしいようです。同じ植物に異なるレベルの名前を付けることはできますか? そうでない場合、Rep 番号が重複してはなりません。調査には実際にいくつの植物がありますか? また、植物ごとに 2 つの病気の測定値があるようです。データ テーブルの他のバージョンを添付しました。データ テーブルは、データが実際に収集された方法と一致している必要があります。一致していないと、分析が疑わしくなります。
研究の目的は何ですか? (例: 「勝者」(最大病害を減らすための最良の名前など) を選ぼうとしているのか、それとも病気 (成長) の原因を理解しようとしているのか)? なぜ 10 本の植物なのか? なぜ 1 日おきに 3 つの期間なのか? 時間の経過に伴う病気の変化率に興味があるのか、それとも最大病害だけなのか、それとも他の何かなのか? 質問は、名前が病気にどのような影響を与えると仮定しているのか、ということだと思います。その理由は?
3. 測定システムを評価しましたか? 同じ場所、同じ植物で、同じ時期に病気を複数回測定しましたか? 現時点では、測定誤差は植物内で混同されている可能性がありますか?
4. 要約せずにデータをグラフで見ると、期間 (DAI) が調査における最大の変動源であることがわかります。これは予想通りで、あまり興味がないかもしれませんが (そのため、DAI 別にデータを見る必要があるかもしれません)、変動は DAI とともに増加していることにも注意してください。データに「外れ値」がある場合もあります。
DAIによるカラーリング
DAI=1 の場合、名前で色分け
Re: 適切な手段の比較を選択する@bobmorraneのデータを理解しているかどうか確認します。6 行の各セットは 1 つの「対象」(「Rep」と呼んでいるもの) ですか? また、各「対象」の最初の 3 行は植物の 1 つの部分に対する 3 つの反復測定で、各対象からの次の 3 行は植物の別の部分に対する反復測定ですか? また、「名前」には、関心のある処理が含まれています (それぞれ植物の 2 つの部分に対する効果を比較したい処理です)。これはすべて正しいですか?
Re: 適切な手段の比較を選択する@P_Bartell @Byron_JMP 、データテーブルを添付
Re: 適切な手段の比較を選択するこんにちは、
私はデザインプロセスに参加したので、うまく設計されていると信じたいです;)
冗談はさておき、これはテスト用に特別に栽培された植物であり、標準的な専門的な方法で処理が施されています。
そこで、2 種類の植物 (同じ作物のバリエーション) にさまざまな処理を施し、病気のレベル (私の出力) を異なる時間 (1、2、3 日) で評価しました。したがって、少なくとも評価時間ごとにグループ化する必要があります。
ここに、スクリプトが添付された匿名化されたデータがあります。私は、Student テストと Tukey テストの両方を調べました。一方は寛容すぎると考えられ、もう一方は少し制限が厳しすぎるからです。ここでは、あまり違いは見られません。
ところで、皆さん、Y と X の適合ツールでこれらの接続文字レポートを生成するのはかなり面倒です。グループが 6 つあるため、平均を比較するには 6 つの赤い三角形をクリックする必要があります。これは不必要に面倒です。作業をより速くする方法をご存知ですか?
これを読んでいる皆さん、ウィッシュリストからこのウィッシュを見て、称賛してください。このようにして、接続文字をグラフ ビルダーに組み込むことができます。
ボックスプロットとフィット関数を使用するときにグラフ ビルダーで重要な文字を表示する - JMP ユーザー コミュニティ
Re: 適切な手段の比較を選択する@P_Bartell 、これはよく設計され、よく管理された実験だと確信しています。植物は成長が非常に遅いので、計画が非常に重要です。
これはおそらく複数変数の問題なので、単純な Turkey Kramer は機能しません。Fit Model で問題を設定するだけで役に立ちます。その後、主な処理変数の最小二乗平均を調べることができます。
Re: 適切な手段の比較を選択する元同僚の@Byron_JMP (私は引退しています) が尋ねたことすべてに加えて、処理と植物の配置/組み合わせは、ある種の計画された実験なのでしょうか、それとも、自然または誰かが管理することを決めたように、植物に無作為に処理を適用した偶然なのでしょうか? これは、応答を最適に分析する方法に大きな影響を与える可能性があります...単なる多重比較テストではありません。
Re: 適切な手段の比較を選択するサンプルの表を見ると問題を理解しやすくなるかもしれません。
このようなデータがあるようです
3回以上の治療。
処理ごとに複数の植物
植物ごとに複数のサンプルポイント（組織タイプ）
各組織の複数のサンプル
最終的には、各処理について、たとえば葉と茎の両方に対する処理の効果を確認したい場合があります。
複数回の処理が、コントロールとグーのいくつかの希釈のようなものであれば、それによってもいくつかのことが変化するでしょう。
