불균형 정밀도 연구에 대한 CV%를 얻는 방법안녕하세요 JMP 커뮤니티 여러분,
불균형 설계를 사용한 Precision 연구에 대한 데이터가 있습니다. 아래에 표시된 대로 두 기기(A와 
에서 시약 로트 2와 3으로 수행된 10개의 실행이 있습니다. 완전 자동화된 기기에는 96웰 플레이트에 대한 3개의 도크(위치)가 있습니다. 동일한 샘플을 한 명의 작업자가 10개의 실행 각각에서 3회 반복하여 테스트했습니다. 목표는 실행 내, 실행 간, 로트 간, 기기 간, 도크 간(플레이트 위치) 및 총 CV%에 대한 CV%를 계산하는 것입니다.
아래는 JMP의 데이터 스크린샷입니다. (파일은 첨부 파일에서 찾을 수 있습니다.)
아래는 제가 분석을 위해 한 것입니다. 저는 Variability Model에 대해 "Crossed"를 선택했습니다.
제 질문은 다음과 같습니다.
1. 이것이 데이터를 분석하는 올바른 방법인가요?
2. REML 분산 구성 요소 추정 결과에 따라 각 요인의 CV%를 얻는 방법은 무엇입니까?
3. Run 과 Run*Replicate 만 Var Component에서 일부 값을 표시했습니다. 다른 것은 모두 0입니다. 이게 좀 이상하다고 생각합니다. 여기서 뭔가 잘못된 게 있나요?
4. 설계가 균형 잡히지 않았으므로 이를 설명하기 위해 분석에서 고려해야 할 다른 사항은 무엇입니까?
매우 감사합니다!
기본 데이터 분석 및 모델링윈도우Re: 불균형 정밀도 연구에 대한 CV%를 얻는 방법안녕하세요 @Jinweidu80 : 어떤 상호 작용도 추정할 수 없습니다. 두 요인 F1과 F2 사이의 상호 작용을 추정하려면 F1의 각 수준을 F2의 각 수준으로 추정해야 합니다. 귀하의 세 가지 요인(reagent_lot, Instrument, Dock)의 경우 이 요구 사항이 적용되지 않으므로 @Mark_Bailey 가 말했듯이 필요한 조합이 누락되었습니다.
제 생각에는... 당신이 할 수 있는 전부는 "Run"(무작위)을 유일한 효과로 하는 모델을 갖는 것입니다. 그리고 그렇게 할 수 있다 하더라도, 결과를 어떻게 해석할 것인가요?
- 첫 번째 6개 실행은 3-A-1 또는 3-B-1(시약 로트-장비-도크)입니다.
- 다음 두 런은 2-A-1입니다.
- 마지막 두 번의 런은 3-A-2와 3-A-3입니다.
실험 간에 "상당한" 변동성이 있는 경우, 시약 로트, 장비 및 Dock과 관련하여 이를 어떻게 해석할 것인가요?
Re: 불균형 정밀도 연구에 대한 CV%를 얻는 방법Mark, 댓글 감사합니다. 아마 이 실험을 반복해야 할 것 같습니다. 누락된 주요 조합에 대한 통찰력을 공유해 주시면 더 나은 디자인을 할 수 있을 것 같습니다.
또한, 아래의 분산 성분 추정치를 기반으로 다양한 용어에 대한 CV%를 구하는 방법이 궁금합니다.
다시 한번 감사드립니다.
Re: 불균형 정밀도 연구에 대한 CV%를 얻는 방법모델이 과도하게 지정된 것 같습니다. Replicate를 생략해야 합니다. 자동으로 요인 계층에서 가장 낮은 수준으로 처리됩니다. Replicate를 요인으로 명시적으로 포함하지 않고 분석을 반복해 보세요.
여전히 문제가 있을 겁니다. 불균형 이상의 문제가 있습니다. 일부 용어를 추정하는 데 필요한 조합이 누락되었습니다.
