올바른 수단 비교 선택안녕하세요,
저는 출력이 연속 변수인 생물학적 데이터를 분석하고 있습니다. 테스트는 식물에 대한 다양한 처리로 구성되며, 그런 다음 질병 수준(제 출력)에 대해 평가됩니다. 그래프를 그리면 서로 겹치는 매우 큰 오차 막대가 있는 여러 평균만 나옵니다. 그래서 저는 작은 글자로 분석을 시도하여 어떤 처리가 서로 다른지 자신 있게 말할 수 있습니다.
이제 제가 가진 문제는 각 반복이 서로 독립적이지 않은 두 개의 데이터 포인트(같은 식물의 두 부분)로 구성된다는 것입니다. 이 경우 Tukey-Kramer와 같은 일반적인 비교는 적용되지 않는다고 들었습니다.
그래서 제 질문은, 제가 일을 제대로 하고 있는지 확인하기 위해 어떤 비교나 데이터 변환을 사용해야 하느냐는 겁니다.
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 평균의 올바른 비교 선택밥, 질문에 답할 시간을 내주셔서 감사합니다. 이 포럼이 문제를 논의/논쟁하고 적절한 분석을 하는 효율적인 방법이라고 생각하지 않아서 물러나겠습니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택그렇죠. 그래프에 글자를 넣는 건 정말 어렵죠.
이 웹 페이지 상단의 위시리스트 탭으로 가서 요청을 추가하세요.
그동안 여러분이 찾고 있는 수치를 얻기 위한 절차와 스크립트를 소개합니다.
https://community.jmp.com/t5/Byron-Wingerd-s-Blog/One-Way-ANOVA-Figure-for-Scientists/ba-p/265156
Re: 평균의 올바른 비교 선택죄송합니다. 제가 말한 건 Student와 Tukey였지 Student와 Dunnett's가 아니었습니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택@바이런_JMP ,
CTRL에 대한 팁을 주셔서 감사합니다. 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 더 큰 문제는 남아 있지만 그래프에 글자를 추가하는 것은 여전히 매우 비실용적입니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택안녕하세요 @statman ,
1) 귀하의 반응에 나타난 변화가 실제적으로 가치가 있습니까?
좋은 질문입니다. 0.1 단위로 비교적 쉽게 측정할 수 있는 질병 수준인가요? 그렇긴 하지만 실제 상황에서 최종 사용자는 그렇게 작은 차이를 보지 못할 것입니다. 두 가지 처리(수준이라고 부르는 것) 사이의 평균 값은 실제로 유용하려면 최소 4~5단위 차이가 있어야 한다고 말하고 싶습니다.
2. 귀하의 데이터를 이해한다면, 하나의 요인(이름)이 있고 10개의 "수준"에서 테스트된 것 같습니다. 2개의 식물 유형(이름과 교배)이 있습니다. 이름의 각 수준에 대해 10개의 식물(Rep)이 있고 각 식물은 두 번 측정됩니다(식물의 다른 위치 또는 식물의 정확히 같은 위치? 식물의 두 개의 다른 부분 ) 그리고 식물 "내부"에 대한 3개의 기간 동안 질병을 측정합니다(유형과 이름 내에 중첩된 식물을 고려할 수 있음). 기간의 체계적인 샘플링이 이름과 교배되는지에 대해 논쟁할 수 있습니다. 이 구조와 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. Rep의 번호 매기기 체계가 의심스럽습니다. 같은 식물에 다른 수준의 이름을 지정할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 반복되는 Rep 번호가 없어야 합니다. 연구에 실제로 몇 개의 식물이 있습니까? "이름"당 10개의 식물입니다. 이들은 독립적으로 재배됩니다. 그런 다음 처리가 적용될 때 각 식물의 잎 두 개를 분리하고 질병을 적용합니다. 두 잎이 같은 식물에서 나오기 때문에, 제 동료들은 두 잎이 독립적인 통계적 단위가 아니라고 주장했습니다. 그래서 같은 "rep"으로 다시 그룹화한 것입니다. 마치 10명의 환자를 오른손과 왼손으로 평가하는 것과 같습니다.
또한 각 식물에 대한 질병 측정치가 2개 있는 것 같나요? 네, 두 개의 다른 잎에 대한 측정치가 2개입니다 . 데이터 테이블의 다른 버전을 첨부했습니다. 데이터 테이블이 데이터가 실제로 수집된 방식과 일치해야 하며 그렇지 않으면 모든 분석이 의심스러워질 것입니다.
연구의 의도는 무엇인가? (예: "우승자"(예: 최대 질병을 줄이는 가장 좋은 이름)를 선택하려는 것인가, 아니면 질병(성장)에 기여하는 것이 무엇인지 이해하려는 것인가?) 우리는 활성제에서 질병 감소를 크게 개선하는 첨가제(제 표에서 보조제라고 부름)를 찾을 수 있는지 알아보려고 합니다. 그래서 우리가 보고 싶은 것은:
- 활성만이 치료되지 않은 것보다 더 좋아야 합니다.
- 희망적으로 우리는 활성제 단독보다 훨씬 더 나은 활성제 + 보조제 치료법을 찾을 수 있을 것입니다.
왜 식물 10개인가요? 우리는 그것이 좋은 숫자라고 생각했기 때문입니다. 출력의 비교적 높은 변동성과 치료의 비교적 낮은 효능을 감안할 때, 그것은 일종의 최소값입니다. 또한, 그들은 재배된 식물이기 때문에, 이보다 더 높은 것은 어렵습니다. 왜냐하면 이 실험에는 이미 200개의 식물이 있기 때문입니다. 그것은 많은 공간과 수작업을 필요로 합니다.우리는 더 나은 통계를 얻기 위해 치료당 더 많은 식물을 가질 수 있지만, 그러면 치료 횟수를 잃게 되는데, 이는 바람직하지 않습니다. 따라서 10은 좋은 타협안입니다.
왜 3개의 시간대를 하루 간격으로 두었을까요? 쉽기 때문입니다. 특정 시점에 질병을 측정하면, 거기에 도달하기 위해 들인 모든 노력을 감안하면, 하루를 더 기다려서 또 다른 관찰을 하는 데 비용이 많이 들지 않습니다. 이런 종류의 연구에서는 꽤 흔한 일입니다. 물론 질병의 특성에 따라 달라지지만, 이 질병은 하루 차이 내에서 어느 정도 성장을 볼 수 있을 만큼 빠르게 진행됩니다.
시간에 따른 질병 변화율에 관심이 있나요? 아니면 최대 질병에 관심이 있나요? 질문은 이름이 질병에 어떤 영향을 미칠 것이라고 가정하는 것인가요? 이유는 무엇인가요? 변화율이 아니라 절대값입니다. 기본적으로, 나쁜 질병으로부터 보호하고 싶은 좋은 식물이 있습니다. 아이디어는 처리된 식물에서 관찰된 질병의 양을 최소화하는 것입니다. 이상적인 세상에서는 100% 효능(즉, 질병 없음)을 원합니다. 또는 적어도 질병 수준이 상당히 감소하여 나쁜 질병이 좋은 식물의 수확량을 빼앗지 않아야 합니다. 하지만 활성 물질만으로는 할 수 있는 일이 제한적입니다. 여기서 첨가제(또는 보조제)가 등장합니다. 이상적으로는 활성 물질과 상승 효과가 있는 첨가제를 찾고 싶고, 최상의 경우 첨가제만으로는 큰 효과가 없습니다. 하지만 여기서는 분명히 흥미로운 것이 없으므로 결론을 도출할 수 있는지 더 깊이 파고들려고 합니다. 보통, 저는 학생용과 Dunett용 평균 테스트만 보고도 기쁠 겁니다. (학생용은 2단계 이상에서는 적합하지 않다는 건 알지만, Dunnett용은 너무 제한적일 수 있으므로 두 가지를 비교하는 건 흥미로울 수 있습니다.) 여기서 Dunnett용은 다른 수준 간에 차이가 없다고 말하고, 학생용은 아마도 덧셈 E가 무언가를 가져올 것이라고 말합니다.
3. 측정 시스템을 평가해 보셨나요? 무슨 뜻인지 잘 모르겠어요. 값은 쉽게 할 수 있는 물리적 측정이므로 너무 걱정할 필요가 없습니다.
같은 시기에 같은 식물의 같은 위치에서 질병을 여러 번 측정했나요? 네, 같은 잎에서 세 가지 다른 시기에 측정했습니다(day1, 2, 3).
지금 보이는 것처럼 측정 오류는 공장 내부에서 혼동될 가능성이 있습니까? 전혀 모르겠습니다 .
Re: 평균의 올바른 비교 선택안녕하세요 @MRB3855 ,
reps 또는 "repeats"는 다른 식물에서 수행된 동일한 측정입니다. 즉, 식물 1, 식물 2, 식물 3. 각 식물은 별도의 화분에서 따로 재배됩니다. 각 rep에 대해 두 가지 측정이 있으며, 이는 같은 식물의 두 잎에서 수행됩니다.
그리고 평가 시간이 있습니다. 즉, 1일차에 출력 값(질병)을 한 번 측정하고, 그 다음 날 또 한 번, 그리고 3일차에 또 한 번 측정합니다. 같은 날에 생성된 데이터 포인트는 비교할 수 있지만, 며칠에 걸쳐 비교할 수는 없습니다.
이름에는 관심 있는 치료가 포함되어 있습니다.
"식물 유형"은 약간 다른 두 가지 유형의 식물입니다. 목표는 한 유형이 다른 유형보다 질병에 더 강한지 확인하는 것입니다. 따라서 두 유형의 식물 전체에 대한 질병 가치를 비교하거나 단일 처리에 대한 두 유형을 비교하는 것이 흥미롭습니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택와!!, 정말 훌륭한 데이터 세트네요.
몇 개의 열의 모델링 유형을 변경하고 테이블에 몇 개의 새로운 스크립트를 추가했습니다.
반응 표면 방법(RSM)으로 데이터를 모델링해 보았습니다. Rep(order?)가 효과가 있는 듯해서 모델 2에서 Random Effect로 만들었습니다.
당신이 무엇을 찾고자 했는지는 잘 모르겠지만, 이것은 해석 가능성이 매우 높은 데이터이고 연구 설계도 정말 환상적입니다.
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 열을 숫자형 연속형으로 변경하고, Rep 열을 숫자형 연속형으로 변경했습니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택" 그런데 여러분, Y by X 도구에서 연결 문자 보고서를 생성하는 건 꽤 번거롭습니다. 그룹이 6개니까 비교 평균을 위해 클릭해야 할 빨간색 삼각형이 6개나 됩니다. 쓸데없이 지루하죠. 더 빨리 할 수 있는 방법을 아십니까?"
네, 훨씬 더 빠릅니다. 첫 번째 그룹별로 평균을 비교할 때 Control 키(Mac에서는 Command 키)를 누르고 있습니다 . Control 키는 창에 있는 모든 유사한 객체에 키 입력을 브로드캐스트합니다. 그래프 크기 조정에도 작동합니다.
(아직도 더 큰 문제를 살펴보고 있음)
Re: 평균의 올바른 비교 선택밥, 저는 귀하의 상황에 대해 SME가 아니지만 귀하의 테이블을 살펴보고 다음과 같은 생각이 들었습니다. 제 질문과 의견 중 일부는 답변이 필요한 것이 아니라 소크라테스식입니다.
1. 무엇보다도, 귀하의 반응의 변화가 실제적으로 가치가 있습니까? 질병의 변화 중 얼마나 많은 부분이 과학적 관심사인지에 대한 맥락이 제공되지 않았습니까? 이것은 항상 통계적 유의성보다 더 중요합니다.
2. 귀하의 데이터를 이해한다면, 하나의 요인(이름)이 있고 10개의 "수준"에서 테스트된 것 같습니다. 2개의 식물 유형(이름과 교차)이 있습니다. 각 이름 수준에 대해 10개의 식물(Rep)이 있고 각 식물은 두 번 측정됩니다(식물의 다른 위치 또는 식물의 정확히 같은 위치?). 식물 "내"에 대한 3개 기간에 대한 질병 측정(유형 및 이름 내에 중첩된 식물을 고려할 수 있음). 기간의 체계적 샘플링이 이름과 교차되는지에 대해 논의할 수 있습니다. 이 구조와 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. Rep의 번호 매기기 체계가 의심스럽습니다. 같은 식물에 다른 수준의 이름을 지정할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 반복되는 Rep 번호가 없어야 합니다. 연구에 실제로 몇 개의 식물이 있습니까? 또한 각 식물에 대해 2개의 질병 측정이 있는 것 같습니다. 데이터 테이블의 다른 버전을 첨부했습니다. 데이터 테이블이 데이터가 실제로 수집된 방식과 일치해야 하며 그렇지 않으면 모든 분석이 의심스럽습니다.
연구의 의도는 무엇입니까? (예: "우승자"(예: 최대 질병을 줄이는 가장 좋은 이름)를 선택하려는 것입니까? 아니면 질병(성장)에 기여하는 것이 무엇인지 이해하려는 것입니까?) 왜 식물 10개입니까? 왜 하루 간격으로 3개의 기간을 두었습니까? 시간에 따른 질병 변화율에 관심이 있습니까? 아니면 최대 질병에 관심이 있습니까? 질문은 이름이 질병에 어떤 영향을 미칠 것이라고 가정하는 것입니까? 왜 그럴까요?
3. 측정 시스템을 평가해 보셨나요? 같은 시기에 같은 공장의 같은 위치에서 질병을 여러 번 측정했나요? 지금 보이는 대로, 측정 오류는 공장 내에서 혼동될 가능성이 있나요?
4. 요약 없이 데이터를 그래픽으로 살펴보면 기간(DAI)이 연구에서 가장 큰 변동 원인임을 알 수 있습니다. 이는 예상할 수 있고 관심이 없을 수도 있습니다(따라서 DAI로 데이터를 보고 싶어할 수 있는 이유). 하지만 DAI에 따라 변동이 증가하는 것도 알아차리십시오. 데이터에 "이상치"가 있을 수도 있습니다.
DAI로 채색됨
DAI=1에 대한 이름으로 색상 지정
Re: 평균의 올바른 비교 선택@bobmorrane 님 , 제가 데이터를 이해했는지 확인하겠습니다. 6개 행의 각 세트는 하나의 "주제"(당신이 "Rep"이라고 부르는 것)입니까? 그리고 각 "주제"의 처음 세 행 은 식물의 한 부분에 대한 세 개의 반복 측정이고, 각 주제의 다음 세 행은 식물의 다른 부분에 대한 반복 측정입니까? 그리고 "이름"에는 관심 있는 처리(각각 식물의 두 부분에 대한 효과와 관련하여 비교하려는 것)가 포함됩니다. 제가 이 모든 것을 올바르게 이해했습니까?
Re: 평균의 올바른 비교 선택@P_Bartell @Byron_JMP , 데이터 테이블 첨부됨
Re: 평균의 올바른 비교 선택안녕하세요,
나는 그것이 잘 디자인되었다고 믿고 싶어하는데, 왜냐하면 내가 디자인 과정에 참여했기 때문이다.;)
하지만 농담이 아니라, 이 식물은 특별히 테스트를 위해 재배되었으며, 표준적이고 전문적인 방식으로 처리되었습니다.
그래서 저는 2가지 종류의 식물(같은 작물의 변종)에 다양한 처리를 적용했고, 질병 수준(제 생산량)을 다른 시간(1, 2, 3일)에 평가했습니다. 그래서 최소한 평가 시간별로 그룹화해야 합니다.
익명화된 데이터와 스크립트가 첨부되어 있습니다. 저는 Student와 Tukey 테스트를 모두 살펴봅니다. 하나는 너무 관대한 것으로 간주되고 다른 하나는 너무 제한적이라고 간주되기 때문입니다. 여기서는 큰 차이가 보이지 않습니다.
그런데 여러분, Y by X 도구에서 이 연결 문자 보고서를 생성하는 건 꽤 번거롭습니다. 그룹이 6개니까 비교 평균을 위해 클릭해야 할 빨간색 삼각형이 6개나 되거든요. 쓸데없이 지루하죠. 더 빨리 할 수 있는 방법을 아시나요?
이 글을 읽고 계신 분들: 위시리스트에서 이 소원을 보고 칭찬해 주세요! 이렇게 하면 그래프 빌더에 연결 문자를 내장할 수 있을 겁니다.
박스 플롯과 적합 Y를 사용할 때 그래프 빌더에서 유의 문자 표시... - JMP 사용자 커뮤니티
Re: 평균의 올바른 비교 선택@P_Bartell , 잘 설계되고 잘 통제된 실험일 거라고 확신합니다. 식물은 고통스러울 정도로 느리기 때문에 계획이 중요합니다.
아마도 다중 변수 문제일 테니, 간단한 Turkey Kramer는 통하지 않을 겁니다. Fit Model에서 문제를 설정하는 것만으로도 도움이 될 겁니다. 그러면 주요 치료 변수에 대한 최소 제곱 평균을 살펴볼 수 있을 겁니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택전직 동료(저는 은퇴했습니다) @Byron_JMP가 물었던 모든 것 외에도, 처리와 식물의 배열/조합은 일종의 설계된 실험인가요 아니면 자연이나 누군가가 관리하기로 결정한 대로 식물에 마구잡이로 적용된 우연한 처리인가요? 이는 여러분이 어떻게 반응을 최적으로 분석해야 하는지에 큰 영향을 미칠 수 있습니다... 그리고 여러 번의 비교 테스트만이 아닙니다.
Re: 평균의 올바른 비교 선택예제 표를 보면 문제를 더 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.
이와 같은 데이터가 있는 것 같습니다.
3회 이상의 치료.
치료당 여러 식물
식물당 여러 샘플 지점(조직 유형)
각 조직의 여러 샘플
결국, 각 치료법에 따른 잎과 줄기의 효과를 보고 싶을 수도 있습니다.
여러 차례의 처리가 끈적끈적한 물질을 통제하고 여러 차례 희석하는 것과 같은 것이라면, 그것도 몇 가지를 바꿀 것입니다.
