Процентное содержание фракций, правильно обработать данные |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Процентное содержание фракций, правильно обработать данные |
27.11.2017 - 06:51
Сообщение
#16
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
PCA прекрасно расправляет "смеси" в тернарные трафики, отжимая лишнюю размерность. Здесь просто крайне мал размах варьирования состава, вот и не видно результирующего "треугольника(пирамиды)". Прикольно! У меня никогда не было столько данных, чтобы увидеть треугольник, а с симуляциями не играл. ... Можете показать пример, как "сравнить/обработать" p1 и p2 и заполучить "заветное p<0.05"? Сравнить два набора PC можно прокрустовым анализом с расчётом р рандомизационным критерием. library(vegan) protest(p1, p2, scores = "sites", permutations = how(nperm = 999)) #можно посмотреть статистику и разности матриц после прокрустова преобразования для определения наиболее сильных невязок: difpc12<-procrustes(p1,p2) summary(difpc12) plot(difpc12) plot(difpc12, kind=2) Сообщение отредактировал nokh - 27.11.2017 - 07:13 |
|
27.11.2017 - 14:51
Сообщение
#17
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 |
пропущена строчка сохранения результатов PCA df.lipid.pca <- prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T) Вот сейчас все работает, рисунки строятся, спасибо. Теперь осталось самое главное и непонятное - интерпретировать полученные картинки... больше ничего в голову и не приходит А если добавить контрольных индивидов, чтобы их было не 1, а хотя бы 2? В принципе ведь контрольных никто никаким агентом не колет, так что можно сделать анализ фракций у любого. Это как-то может помочь? Типа статист. доказать, что различия по общему и фракционному составу до и после воздействия агентом имеются (или не имеются)? Или максимум моих данных - визуально на них посмотреть? |
|
27.11.2017 - 17:59
Сообщение
#18
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
|
|
28.11.2017 - 20:27
Сообщение
#19
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 95 Регистрация: 27.12.2015 Пользователь №: 27815 |
2 p2004r, nokh
Спасибо за информацию. Оставлю то, что нагуглил: http://www.compositionaldata.com/material.php -можно скачать скрипты, слайды, другую информацию касательно составных данных. Analyzing Compositional Data with R (Use R!) 2,013th Edition (K. Gerald van den Boogaart, Raimon Tolosana-Delgado) - книжка афтаров представенноговыше пакета, доступна на Амазоне. |
|
29.11.2017 - 00:25
Сообщение
#20
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Я тут подумал и решил усомниться в исходно композиционном характере данных. Очень часто люди загоняют в композиции полноценные (ну или почти полноценные данные), т.к. смешивают статистический анализ с удобством интерпретации. Интерпретировать иногда, действительно, удобнее в %, но если человек пару-тройку раз прошёл через ад всяких лог-преобразований Эйчисона со структурными нулями и с потолка взятыми значениями для неструктурных нулей, то остатвит всё это на тогда, когда без этого вообще никак не обойтись.
Например, аммоний, нитриты и нитраты в воде являются последовательными стадиями окисления азота органического происхождения. Они выражаются в мг/л, т.е. строго говоря это тоже композиция, но речь идёт о миллионных долях (ppm), когда композиция никак не влияет на связь между показателями. Если для интерпретации возникает желание оперировать %-ным соотношением азота в разных формах, то пересчёт на % даст полноценную композицию со всеми вытекающими проблемами. В то же время хлориды, сульфаты и гидрокарбонаты в воде представляют собой классическую композицию: они выражаются в % от общего состава и если чего-то станет меньше, то остального станет больше автоматически - здесь придётся повозиться. Кстати, если геологи почти сразу пришли к грамотному анализу таких данных, то гидрохимики уже 25 лет в пути, медики (в массе) - в начале пути (формула крови - композиция), а биологи (в массе) даже не слышали про такое. Оно и понятно, проблемы появляются только при многомерном анализе, а до него многие просто не дорастают. >Света К Если ваши фракции исходно выражаются, скажем, в миллимолях на литр, то нужно пересчитать % в эти исходные величины и забыть про % как страшный сон. Вне жёсткой композиции можно прекрасно проверить 1 наблюдение на многомерный выброс по расстоянию Махаланобиса (с расчётом р-значения), а для 2х наблюдений - провести дискриминантный анализ (т.к. это - "совсем другое дело":)). Но опять-таки, это - чисто технические вещи, ими научную методологию не заменить. Сообщение отредактировал nokh - 29.11.2017 - 00:33 |
|
29.11.2017 - 01:09
Сообщение
#21
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 |
читаем данные и смотрим на большую часть дисперсии в них. Номера точки соответствуют нумерации в файле Это я так понимаю второй рисунок? А на первом что за 3 разных столбца с дисперсией? Фракция А варьирует значительно сильнее чем В, а В сильнее чем С? Можете объяснить? Цитата(p2004r) Прочитайте что такое тернарный график https://en.wikipedia.org/wiki/Ternary_plot Читаю данное пояснение и вижу, что это все-таки не то, даже совсем не то. Тут написано, что тернарные графики используются для показа состава смесей, состоящих из 3-х компонентов или показа условий когда три отдельные фазы существуют в равновесии. У меня ничего такого нет, да я и так знаю, что эти фракции у каждого индивида существуют в равновесии, у меня есть действующий агент, и надо бы статистически доказать повлиял/не повлиял ли он (и как именно) на общий/фракционный состав смеси. Т.е. есть ли какой-либо эффект он него? Да и не 3 компонента может быть, а до 10 (хотя какая разница), сейчас например я делаю опыт где определяю уже 5 фракций. Цитата(passant) Существуют десятки пакетов для R с реализацией различных алгоритмов кластерного анализа...Выбирайте любой. Что-то не получается. Беру первый попавшийся пакет cluster с настройками по умолчанию - строит дендрограмму, но разделения на отдельные группы там нет. Есть в пакете еще куча всяких опций, но разобраться в них самостоятельно я не смогу. |
|
29.11.2017 - 12:25
Сообщение
#22
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Это я так понимаю второй рисунок? А на первом что за 3 разных столбца с дисперсией? Фракция А варьирует значительно сильнее чем В, а В сильнее чем С? Можете объяснить? Читаю данное пояснение и вижу, что это все-таки не то, даже совсем не то. Тут написано, что тернарные графики используются для показа состава смесей, состоящих из 3-х компонентов или показа условий когда три отдельные фазы существуют в равновесии. У меня ничего такого нет, да я и так знаю, что эти фракции у каждого индивида существуют в равновесии, у меня есть действующий агент, и надо бы статистически доказать повлиял/не повлиял ли он (и как именно) на общий/фракционный состав смеси. Т.е. есть ли какой-либо эффект он него? Да и не 3 компонента может быть, а до 10 (хотя какая разница), сейчас например я делаю опыт где определяю уже 5 фракций. 1) Прочитайте сначала https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%...%B5%D0%BD%D1%82 потом будет уместно задавать вопросы. 2) я поделил на количество, это видите? (хотя, какая разница) |
|
1.12.2017 - 15:47
Сообщение
#23
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 |
Ответить раньше не было возможности, - другие идеи, другой эксперимент, другие анализы...
1) Прочитайте сначала ... Спасибо, но пока не понятно. По вашей ссылке написано, что на рис.2 проведен тест на уменьшение размерности данных трех моих фракций (хотя какая разница сколько фракций), а красные линии - это линии вдоль которых дисперсия по каждой фракции максимальна. Т.е. Вы вроде бы свели всю матрицу моих данных по 3 фракциям подопытных к трем векторам и возможно варьирование фракции А - это линия V2, а фракции С - это V4. Если это так - то тут понятно. Ну а дальше что? Что обозначают оси, причем разные, с разными обозначениями, и с отрицательными значениями, куда направлены вектора, и, самое главное, как это описывать и подавать; что важно, что - нет. Мне кажется, что Вы просто "забываете", что я не знаю этого вопроса, поэтому нуждаюсь в конкретных ответах, а не в пересылках на другие ресурсы (хотя, наверняка полезных). Цитата(p2004r) я поделил на количество, это видите? Нет, из такого объяснения не видно что на что Вы делили. Может Вы конечно объясняете не мне, а самому себе (хотя, возможно, какая вам разница), тогда, наверное, и видно. Но если вы все-таки хотите помочь разобраться именно мне, тогда что показывает и как интерпретировать каждый из 3-х столбцов с дисперсией на рис.1 - пока не видно. |
|