「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?こんにちは、みんな、
標準最小二乗法を使用して、連続変数 1 つと名目変数 1 つを含む単純なモデルを当てはめました。分散分析と効果検定で二乗和が一致しないのはなぜか疑問に思っています。JMP 18.0.1 を使用しています。
3.16 と 0.01 では、モデル全体の SS は 3.37 になりません。0.2 が欠けているようです。なぜそうなるのか、誰か説明してもらえますか?
これは特に私を困惑させます。同僚が提供した Minitab で同じデータの分析を見ているのですが、そこでは因子「月」の SS が確かに 0.209 に増加しています。他のすべての DF や SS などの他のすべてのものは一致しています。結局、これは適合における「月」の重要性を判断する p 値に影響を及ぼし、これがそもそも私を悩ませた理由です。
よろしくお願いいたします。
コンスタンティン
基本的なデータ分析とモデリングRe: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?出力だけではなく、実際のデータ テーブルを添付すると、結果を確認するのに非常に役立ちます。学校で「作業内容を見せなさい」と言われたのと少し似ています。
Minitab との比較ですぐに気付くのは、Minitab が部分 SS (タイプ 3) ではなく、順次 SS (タイプ 1) を報告しているということです。順次 SS は順序に依存しますが、部分 SS はモデル順序に対してより堅牢です (また、推奨され、通常はデフォルトです)。JMP はタイプ 3 をデフォルトとして使用し、REML も使用します (Minitab はまだ EMS 推定プラットフォーム上にあると思います)。
要因が何なのか、どれが連続でどれが名目なのかわかりません。バッチも月も連続していないようですね。バッチは 9 つ、月は 2 つあります。しかし、MSE の DF がどこから来ているのかわかりません。
パラメータ推定値テーブルを見て、VIF 列を追加すると、その値は何ですか?
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?ありがとうございます。すでにかなり明確になりました！
この返信にデータを添付しました。VIF はかなり小さいです。
あなたの観察は私にとって非常に啓発的です。昨日、モデルの順序が役割を果たしているかどうか疑問に思い、月とバッチを入れ替えましたが、JMP は気にしませんでした。タイプ 3 の説明と完全に一致しています。また、JMP の効果は他の効果の存在に合わせて調整されますが、Minitab ではこれが行われないことも理解しました。これが違いを説明しています。モデルから「バッチ」を削除すると、JMP は「月」に対して SS 0.2 を示します。これは、両方の要因を含むモデルから Minitab が出力したものです。
この疑問は解決されたと思います。
しかし、私もあなたと同じように DF について疑問に思っていました。月は連続した要因です。では、なぜ DF が 1 になるのでしょうか? データを見ると、何かわかるかもしれません。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?こんにちは翻訳者 : 「しかし、私もあなたと同じように DF について疑問に思っていました。月は連続した要素です。では、なぜ DF が 1 になるのでしょうか?」
これは、連続係数として、モデルに「傾き」という 1 つのパラメータのみが導入されるためです。つまり、Month に掛けられる項です。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?分かりました、ありがとうございます！
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?ちなみに、月のデータ タイプを名目値に変更すると、その月の DF は 9 つになります。なぜ月を連続変数と見なすのかわかりません。
また、適合モデル出力の応答の横にある赤い三角形をクリックし、「推定値」>「順次テスト」を選択すると、タイプ 1 SS が得られます。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?こんにちは＠スタットマン私の推測では、「月」は確かに連続しています。実際は時間ですが、その単位は月です (秒、分、日、週など)。これは製薬業界の安定性分析 (保存期間) だと思います。 @Bashburz1 さんのおっしゃる通りですか? そうであれば、「月」は連続しています。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?うーん、興味深いですね。安定性を気にするのであれば、月を線形モデルでモデル化することはないでしょう。安定性の評価には、サンプリングのアイデアと管理図を使用します。月が有意だった場合、それは何を意味するのでしょうか。異常な月 (デミングの用語で言うと特別な月) があったのでしょうか、それとも月ごとに変動が大きいだけなのでしょうか。
研究を完了して、1 か月が重要で 1 か月目の方が優れていると言うことは絶対にできません。そこまで行きましょう。さて、ベーキング プロセスで時間は影響があるかどうかを尋ねるとしたら、間違いなく「時間」は連続的な要因であると考えるでしょう。
しかし、私は「賞味期限付き」の中小企業ではないことは認めます。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?＠スタットマン適切な例えはパンを焼くプロセスです。「安定性」 (業界では一般的に賞味期限と呼ばれるものを表す用語です。品質管理用語の「安定したプロセス」と混同しないでください) の線形モデルは、時間を共変量とする ANCOVA モデルです。
おそらくあなたが求めている以上のものだと思いますが、どうぞどうぞ！
https://database.ich.org/sites/default/files/Q1E_Guideline.pdf#page13
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?今朝は軽い読み物をありがとう。これは明らかに委員会によって書かれたガイドラインですね。
「安定性試験の目的は、
少なくとも3バッチの原薬または製品を試験した後、再試験を行う。
今後のすべてのバッチに適用される期間または賞味期限およびラベルの保管手順
「同様の状況下で製造および包装された」
3 はどこから来たのですか? 3 つのバッチがすべてのバッチを代表している...どの世界で?
ご指摘のとおり、安定性という言葉の使い方は私にとってはわかりにくく、文書にも定義されていません。薬効の劣化を指しているように思われますが?
このセクションが好きです:
「統計分析に適さないデータ」
いずれにせよ、OP にとって、このガイダンスに従う場合、月は共変量である必要があり、共変量に対して順次テストを使用し、次に研究の残りの要因に対して部分 SS (タイプ 3) を使用する必要があります。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?そうです、月は単に時間の単位です。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?はい、「安定性」とは、時間の経過とともに薬のあらゆる属性が低下または変化するかどうかを監視することです。JMP で連続テストを使用するというヒントをありがとうございます。このコンテキストでは、通常、3 つのバッチ (おそらく実用的な理由から歴史的に) があり、それらが同じように動作するかどうかに興味があります。したがって、バッチ、時間、およびそれらの交差項から始めます。最初に交差項を破棄できるかどうか、つまりすべての傾きが等しいかどうかをテストします。次に、「バッチ」を破棄します。つまり、切片が等しいことを示します。データポイントをすべて 1 つのプロットに投げ込み、線を当てはめます。場合によっては、理想的には影響を与えないようにしたい要因がさらにあることがあります。したがって、月/時間は通常、ここで最後の人物です。
JMPのサイトで、混合モデルとそれをこのトピックに適用する方法に関する素晴らしいコースを見ましたが、そのようなアプローチは前述のガイドラインに準拠していないという免責事項が付いているので、:)
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?こんにちは翻訳者 : ご存知かどうかわかりませんが、JMP には安定性分析用のモジュールがあります。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/stability-analysis-in-the-degradation-platform.shtml
これは適合モデル プラットフォームと同じことを行いますが、ICH Q1E に従った安定性分析に固有のオプションがいくつかあります。
Re: 「効果テスト」の二乗和がモデル全体の二乗和と一致しないのはなぜですか?知りませんでした、ありがとうございます! 手順を理解して手動で実行するのも便利ですが、そのモジュールは文字通りこの作業を自分で行ってくれます。
