Post-hoc-Analysen bei Verwendung nichtlinearer RegressionIch verfüge über Daten aus einem Dosis-Wirkungs-Experiment (Pharmakologie), an die ich mittels nichtlinearer Regression ein modifiziertes Michael-Menten-Modell angepasst habe (--> Spezialmodellierung --> nichtlinear (Modell = A*(1-exp(-k*Dosis))^c + Achsenabschnitt)). In diesem Experiment lag der Schwerpunkt auf der Prüfung vieler verschiedener Niveaus; die Anzahl der Beobachtungen für ein einzelnes Niveau ist begrenzt (unzureichend für eine direkte Varianzanalyse).
Wie kann ich vergleichen, ob zwei Stufen meines Eingabeparameters (zwei Dosierungen des Testprodukts) signifikant unterschiedliche Ergebnisse liefern? Mithilfe der „benutzerdefinierten Schätzung“ kann ich zwar Stufen vorhersagen, aber beim Vergleich zweier Dosierungen erhalte ich weder P-Werte noch Fehlerterme (z. B. A*(1-exp(-k*2400))^c - A*(1-exp(-k*1200))^c). Vielen Dank im Voraus.
Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Post-hoc-Analysen bei Verwendung nichtlinearer RegressionHallo @tvkmez11 ,
Ich denke, was wirklich hilfreich wäre, wäre der Zugriff auf die Datentabelle. Mein erster Gedanke wäre, die Unterschiede zwischen den Dosen mithilfe des Profilers zu speichern. Ich habe ein Beispiel, bei dem ich die Reaktionsänderung bei einem Prozess betrachte, bei dem die Temperatur verändert wird. Ich kann die Profiler-Option im nichtlinearen Modus aktivieren, meine Temperatur- (oder Dosis-)Werte festlegen und „Einstellungen speichern“ wählen. Dadurch wird der Potenzwert mit den beiden Temperatureinstellungen gespeichert.
Sie können mit der rechten Maustaste auf „Kombinierte Datentabelle erstellen“ klicken und dann die relativen Potenzwerte (oder Ihre Y-Werte) zusammenstapeln und dann eine Art Gruppenvergleich wie einen T-Test mit „Y an X anpassen“ durchführen.
Danke,
Ben
