不均衡な精度研究のCV%を取得する方法JMPコミュニティの皆様、こんにちは。
アンバランス設計による精度調査のデータがあります。以下に示すように、試薬ロット 2 と 3 を使用して 2 つの機器 (A と 
で 10 回の実行が行われます。完全に自動化された機器には、96 ウェル プレート用のドック (場所) が 3 つあります。1 人のオペレーターによって、10 回の実行ごとに同じサンプルが 3 回反復してテストされました。目標は、実行内、実行間、ロット間、機器間、ドック間 (プレートの場所)、および合計 CV% の CV% を計算することです。
以下は JMP のデータのスクリーンショットです。(ファイルは添付ファイルにあります。)
以下は分析のために行ったことです。変動モデルには「交差」を選択しました。
私の質問は次のとおりです:
1. これはデータを分析する正しい方法ですか?
2. REML 分散成分推定結果に基づいて各因子の CV% を取得するにはどうすればよいでしょうか?
3. RunとRun*Replicateのみが Var Component の下に値を表示しました。その他はすべて 0 です。これは正しくない気がします。何か問題がありますか?
4. 設計がバランスが取れていないため、それを考慮して分析を行うには他に何を考慮する必要がありますか?
どうもありがとうございます！
基本的なデータ分析とモデリングウィンドウズRe: 不均衡な精度研究の CV% を取得する方法こんにちは@Jinweidu80 : 相互作用を推定することはできません。任意の 2 つの因子 F1 と F2 間の相互作用を推定するには、F1 の各レベルを F2 の各レベルで実行する必要があります。3 つの因子 (reagent_lot、Instrument、および Dock) では、この要件は当てはまりません。したがって、 @Mark_Baileyが言ったように、必要な組み合わせが不足しています。
私の意見では...実際にできることは、唯一の効果として「実行」(ランダム) を持つモデルを作成することだけです。それができたとしても、結果をどのように解釈するのでしょうか?
- 最初の 6 回の実行は、3-A-1 または 3-B-1 (試薬ロット - 機器 - ドック) のいずれかです。
- 次の2つのランは2-A-1です。
- 最後の 2 つの実行は 3-A-2 と 3-A-3 です。
実行間で「有意な」変動がある場合、試薬ロット、機器、ドックに関してどのように解釈されますか?
Re: 不均衡な精度研究の CV% を取得する方法マークさん、コメントありがとうございます。おそらくこの実験を繰り返す必要があるでしょう。よりよい設計にするために、欠けていた主要な組み合わせに関する洞察を共有していただけますか?
また、以下の分散成分の推定値に基づいて、さまざまな用語の CV% を取得する方法も知りたいです。
再度、感謝します。
Re: 不均衡な精度研究の CV% を取得する方法モデルが過剰に指定されていると思います。Replicate を省略する必要があります。これは自動的に因子の階層の最下位レベルとして扱われます。Replicate を因子として明示的に含めずに分析を繰り返してみてください。
それでもまだ問題は残ります。不均衡があるだけではありません。いくつかの項を推定するために必要な組み合わせが欠けています。
