Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon Biologe » Do 3. Dez 2015, 10:35

Hallo liebes Forum :)

Ich habe von verschiedenen Proben Messungen zu verschiedenen Zeiten durchgeführt und soll jetzt herausfinden, ob sich die Werte über die Zeit verändern. Zum besseren Verständnis hab ich einen Plot (Daten) angehängt. Wie ihr seht sind, gibt es pro Probe eine unterschiedliche Anzahlmessungen (einige wurden auch nur einmal gemessen). Zudem fand die "Erstmessung" nicht immer am selben Tag statt und es liegt eine unterschiedliche Dauer zwischen den Messungen vor. Um dies zu korrigieren, hab ich die Zeit zwischen der ersten und den nachfolgenden Messungen bestimmt (siehe daten_zeit_normiert).

Da es sich ja immer um die selben Proben handelt, nehme ich an, dass ich nun eine ANOVA mit repeated measures machen sollte. Da ich allerdings pro Probe nicht gleich viele Messungen habe, bin ich mir da nicht ganz sicher und wollte nachfragen, ob dies korrekt ist. Soll ich in diesem Fall die Proben, welche nur einmal gemessen wurden entfernen, da diese ja eigentlich nichts über den Trend aussagen?

Da ich mit R noch nie eine repeated measured ANOVA gemacht habe (und diese nach meiner Recherche, in gar nicht so trivial zu sein scheint), wollte ich fragen, ob mir gerade jemand einen gute Methode beschreiben kann.

Besten Dank für eure Hilfe!!

Gruss
Thomas

Da ich keine Dateienhochladen kann (?): Hier der Link
daten: https://drive.google.com/file/d/0B8xdlqouVpHoWDJLZDVCYVBadzA/view?usp=sharing
daten_zeit_normiert: https://drive.google.com/file/d/0B8xdlqouVpHoMndDVFBNcjg1OVk/view?usp=sharing
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon strukturmarionette » Do 3. Dez 2015, 11:33

Hi,

Ich habe von verschiedenen Proben Messungen zu verschiedenen Zeiten durchgeführt und soll jetzt herausfinden, ob sich die Werte über die Zeit verändern.

- was konkret ist Merkmalsträger?
- um welche Merkmale der Merkmalsträger handelt es sich, über die Werte in Form von Anzahlen geschätzt wurden?
- und die N´s?

Gruß
S.
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon Biologe » Do 3. Dez 2015, 14:43

HI,

Merkmalträger sind Blutplasmaproben, das Merkmal ist Blutzucker. Ich nehme an mit N meinst du die Anzahl. Es fanden 88 Messungen an 40 Plasmaproben statt.Von 25 wurden bei zwei Zeitpunkten die Parameter bestimmt, von 16 bei drei und von 7 bei vier Zeitpunkten.

Liebe Grüsse
Biologe
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon strukturmarionette » Do 3. Dez 2015, 18:46

Hi,

Merkmalsträger sind Blutplasmaproben, das Merkmal ist Blutzucker (...)

- demnach beträgt N =40 = Anzahl Blutplasmaproben
--> Sind die Proben voneinander unabhängig?

Es fanden 88 Messungen (...) statt

--> Sind das die Parameter /Variablen, die ausgezählt wurden (in Form von Anzahlen)?
--> Was sind das jeweils für Variablen /Messungen /Skalenniveuas?

von 7 bei vier Zeitpunkten.

--> Bedeutet jenes, dass nur von sieben Blutplasmaproben (also n =7) die 88 Parameter-Messwerte für alle Messzeitpunkte vorliegen?

Gruß
S.
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon bele » Do 3. Dez 2015, 19:56

Hallo Strukturmarionette,

schau Dir mal seine verlinkten Grafiken an, dann wird es recht klar. An jeder Probe wurde nur eine Größe bestimmt, nämlich der Zuckergehalt. Die Anzahl der Messwiederholungen ist sehr unterschiedlich und auch die Meßzeitpunkte folgen keinem einfachen Schema.
Wenn ich es richtig sehe, isg Grafik Nr. 1 nicht einmal streng chronologisch.

LG,
Bernhard
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon strukturmarionette » Do 3. Dez 2015, 21:24

Hi,

An jeder Probe wurde nur eine Größe bestimmt, nämlich der Zuckergehalt.

- wo bleiben dann die 88
Es fanden 88 Messungen an 40 Plasmaproben statt


dann wird es recht klar

- Wird denn Zuckgerhalt in Anzahlen gemessen, Das kann doch nicht sein.
gibt es pro Probe eine unterschiedliche Anzahlmessungen


Gruß
S.
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon bele » Do 3. Dez 2015, 23:20

strukturmarionette hat geschrieben:
gibt es pro Probe eine unterschiedliche Anzahlmessungen


Ich hatte vermutet "eine unterschiedliche Anzahl Messungen"... Aber ob eine repeated measures ANOVA da der richtige Ansatz ist??
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon strukturmarionette » Fr 4. Dez 2015, 02:54

Hi,

auch in den Naturwissenschaften existieren mitteilbare(!) Messinstrumente und Maßeinheiten.

Gruß
S.
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon bele » Fr 4. Dez 2015, 12:08

Hallo Biologe,

ich bin unzureichend sachkundig, um Dir zu definitiv zu sagen, dass eine repeated measures ANCOVA (mit Zeit seit Einlagern der Blutprobe als metrischem Prädiktor) Dein Problem löst. Da sich bislang noch kein Wissender geäußert hat, schreibe ich unter Vorbehalt, was ich mir denke. In einem einfachen linearen Modell würde der Blutzucker vom Blutzuckerspiegel des Spenders bei der Spende abhängen und dann langsam kontinuierlich abnehmen. Ich setze die Abnehmgeschwindigkeit einfach mal als konstant voraus und schlage folgenden Beispieldatensatz vor:

Code: Alles auswählen
daten <- data.frame( spender = factor(c(1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,5,5)),
                     tage    = c(0,4,0,3,0,2,5,0,1,0,2,4,8),
                     zucker = c(300, 290, 300, 289, 500, 490, 480,
                                290, 275, 240, 230, 225, 226)
)


Spender ist jeweils eine Person und tage die Zeit seit der Entnahme. Jede Person codieren wir über eine Dummyvariable und die Abbaugeschwindigkeit sehen wir erstmal als konstant über alle Personen an. Dann ergibt sich folgendes Modell:
Code: Alles auswählen
modell <- lm(zucker ~ spender + tage, data=daten)

Die zugehörige ANCOVA (spender als Dummys, tage metrisch) bekommst Du mit anova(modell), die Koeffizienten in der linearen Regression und ein adjustiertes mit summary(modell). Wenn Du jedem Spender dann noch seine eigene Abbaugeschwindigkeit gönnen willst (CAVE: viele Koeffizienten bei wenig Datenpunkten) könntest Du die Interaktionsterme dazu nehmen
Code: Alles auswählen
modell <- lm(zucker ~ spender * tage, data=daten)


Das alles unter dem Vorbehalt meines unzureichenden Wissens. (In meinem Bayes-Buch würde der Zusammenhang so modelliert werden, aber da erfolgt die Überprüfung dann auch nicht mit p-Werten). Ich traue strukturmarionette ohne weiteres zu, dass er viel mehr davon versteht als ich, es würde m. E. also Sinn machen, ihm die weiteren Informationen zu geben, die er für einen Vorschlag braucht.

LG,
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Re: Trendanalyse bei verschiedenener Anzahl Messungen

Beitragvon Biologe » Fr 4. Dez 2015, 12:32

Da hab ich mich wohl etwas unklar ausgedrückt:

Wird denn Zuckgerhalt in Anzahlen gemessen, , Das kann doch nicht sein


Nein, der gemessene Wert ist metrisch skaliert.


Es fanden 88 Messungen (...) statt


Damit war gemeint, dass im Gesamten 88 einzelne Messungen verteilt auf die 40 Merkmalsträger stattfanden. Nämlich wurden 7 Proben an vier Zeitpunkten, 9 Proben an drei verschiedenen Zeitpunkten, 9 Proben an zwei Zeitpunkten und 15 Proben wurden nur einmal gemessen. Das gibt zusammen (7*4 + 9*3 + 9*2 + 15*1) die genannten 88 Messungen.

Bedeutet jenes, dass nur von sieben Blutplasmaproben (also n =7) die 88 Parameter-Messwerte für alle Messzeitpunkte vorliegen?


Also nur der eine Messwert, aber sonst stimmt die Aussage. Allerdings muss man beachten, dass es mehr als 4 Messzeitpunkte gab, sodass die erste Messung der Proben an verschiedenen Zeitpunkten stattfand (siehe Grafik).

Wenn ich es richtig sehe, isg Grafik Nr. 1 nicht einmal streng chronologisch.

Du hast voll recht ist mir nicht einmal aufgefallen, hat den Wert wohl nicht als Datum korrigiert. Habs hier korrigiert:

https://drive.google.com/file/d/0B8xdlqouVpHoeG50cUlvRkp2MUU/view?usp=sharing

EDIT: Die Merkmalsträger (Blutproben) sind voneinander unabhängig.

Gruss
Thomas
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