Wie führe ich eine 4Parameter logistische Regression durch?

Datensatz für Four/Five-parameter parallel lines logistic regression XLS213 KB

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  • Dose Software zur Dosiseffektanalyse

  • Voraussetzungen

    • Windows:
      • Versionen: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
      • Excel: 97 oder höher
      • Prozessor: 32 oder 64 bit
      • Festplattenspeicher: 150 MB
    • Mac OS X:
      • OS: OS X
      • Excel: X, 2004 und 2011
      • Festplattenspeicher: 150 MB

Vorteile von XLSTAT

  • Praktisch und einfache Benutzung
    Praktisch und einfache Benutzung XLSTAT ist perfekt in Microsoft Excel integriert, das das am meisten benutzte Tabellenkalkulationsprogramm ist. Dank dieser Integration und der gleichen Philosophie wie Excel, ist die Benutzung von XLSTAT leicht. Die Software ist in einem speziellen Reiter verfügbar, der das Menu der XLSTAT-Module enthält. Die verfügbaren Analysen sind in Gruppen ähnlicher Funktion zusammengefasst. Die Dialogfenster sind einfach und Ihre Einstellungen verständlich.
  • Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse
    Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse Einer der größten Vorteile von XLSTAT ist die Tatsache, das die Daten und Ergebnisse ohne Einschränkung kommuniziert werden können. Denn die Daten und Ergebnisse werden in Microsoft Excel gespeichert und sind daher allen zugänglich. Eine XLSTAT Lizenz oder ein Programm zur Ansicht ist nicht erforderlich, um die Daten und Ergebnisse zu empfangen und anzusehen. Darüber hinaus sind die Ergebnisse leicht in andere Programme von Microsoft Office, wie PowerPoint kopierbar, was Ihnen das Erstellen von Präsentationen mit ausgezeichneten Diagrammen in wenigen Minuten erlaubt.
  • Modular
    Modular XLSTAT ist ein modulares Produkt um XLSTAT-Pro herum, das die Basissoftware von XLSTAT darstellt. XLSTAT-Pro schließt bereits alle verbreiteten statistischen Funktionen und multivariaten Datenanalysen ein. Die fortgeschrittenen Funktionen sind ebenfalls in zusätzlichen Modulen verfügbar, die speziellen Anforderungen gerecht werden. So können Sie Ihre Software an Ihre eigenen Anforderungen anpassen, was sie attraktiver werden lässt.
  • Didaktisch
    Didaktisch Die XLSTAT Ergebnisse sind nach Analysen aufgebaut und einfach durchzublättern. Darüber hinaus sind den Ergebnissen nützliche Informationen hinzugefügt, um die Interpretation zu erleichtern.
  • Preiswert
    Preiswert XLSTAT ist eine modulare, komplette Statistik- und Datenanalysesoftware, die sich an alle Ihre analytischen Anforderungen Ihrer Organisation anpasst. Der Preis ist sehr gering, was Ihnen eine quasi sofortige Amortisierung erlaubt. Alle XLSTAT Lizenzen schließen ein Support und eine Unterstützung hervorragender Qualität ein.
  • Zugänglich
    Zugänglich Wir setzen uns ein, XLSTAT so vielen Personen wie möglich durch eine Benutzerschnittstelle in vielen Sprachen darunter Deutsch, englisch, französisch, spanisch, italienisch, portugiesisch, polnisch, chinesisch und japanisch zugänglich zu machen.
  • Automatisierbar und personalisierbar
    Automatisierbar und personalisierbar Die Mehrzahl der in XLSTAT verfügbaren Funktionen können direkt aus Visual Basic for Applications von Microsoft Excel heraus aufgerufen werden. Sie können in Ihre Routinen integriert werden, um Ihren Anforderungen einer speziellen Anwendung gerecht zu werden. Das Hinzufügen von Ergebnistabellen, Diagrammen, oder das Verändern bereits existierender ist vereinfacht. Darüber hinaus schließt XLSTAT die Werkzeuge zur Erzeugen des VBA Kodes für die Dialogfenster ein, so dass Sie Ihre Analysen vom VBA Editor heraus einfach reproduzieren können, indem Sie die Einstellungen automatisch laden. Diese Automatisierung der Analysen wird Ihnen viel Zeit einsparen.

Die Vier-Parameter logistische Regression mit Parallelkurven erlaubt es, die Regressionslinien zweier Stichproben (typischerweise eine Standardstichprobe und eine Sichprobe die momentan untersucht wird) zu vergleichen. Natürlich kann dieses Tool ebenfalls benutzt werden, um ein einzige Stichprobe mittels einer Vier-Parameter logistischen Regression anzunähern.

Das hier behandelte Beispiel ist ein medizinischer Fall, bei dem ein Molekül zu einer vorgegebenen Konzentration injeziert wird und bei dem die Konzentration von Zelltypen im Blut gemessen wird. Eine Excel-Mappe mit den Daten und den Ergebnissen von XLSTAT-Dose, die in diesem Tutorial behandelt werden, kann hier heruntergeladen werden.

Um das Dialogfenster der Vier-Parameter logistische Regression zu öffnen, Starten Sie XLSTAT, wählen Sie den Befehl XLSTAT/Vier-Parameter logistische Regression mit Parallelkurven oder klicken Sie auf den entsprechenden Button in der Toolbar "XLSTAT-Dose" (siehe unten).

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Nach dem Klicken des Buttons erscheint das Dialogfenster. Wählen Sie die Daten auf dem Excel-Blatt aus. Die „abhängige Variable“ entspricht in diesem Fall der Zellkonzentration, und die “erklärende Variable” ist der Logarithmus der Konzentration des injezierten Moleküls. Die Option „Variablenbeschriftungen“ ist aktiviert, da die erste Zeile der Daten die Namen der Variablen enthält.

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Im Reiter "Optionen" desaktivieren Sie bitte Dixon's Test, da wir nicht mit Ausreißern in den Daten rechnen.

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Die Berechnungen beginnen sobald Sie auf "OK" klicken. Die Ergebnisse werden auf einem neuen Blatt angezeigt, wie im ersten Dialogfenster ausgewählt wurde. Die erste Tabelle enthält die deskriptiven Statistiken der ausgewählten Daten.

Eine weitere Tabelle zeigt die Ergebnisse der F-Tests an, die zum Überprüfen der Parallelität der beiden Kurven berechnet wurden.

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Man sieht in diesem Beispiel, dass die beiden Kurven nicht als parallel angesehen werden können. Dies deutet auf einen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Stichproben hin.

Jedoch sind die Statistiken der Anpassungsgüte hoch (siehe Tabelle unten). Die bedeutet, dass die Differenz der beiden Stichproben gut durch die Differenz der beiden Steigungsparameter c1 und c2 erklärt wird.

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Die angepaßten Parameter werden in der unten stehenden Tabelle angezeigt.

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Nach den Tabellen, die die Vorhersagen und die Residuen für beide Sichproben enthalten, werden die beiden Regressionkurven angezeigt um die beiden Stichproben graphisch zu vergleichen.

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Man kann sehen, dass die größten Differenzen verantwortlich für den signifikanten Unterschied zwischen den beiden Stichproben in der [1.6, 2] für den Logarithmus der Konzentration liegen.