shollデータを解析するための有効な統計的アプローチ:混合効果対単純線形モデル【Powered by NICT】

Wilson Machelle D.; Sethi Sunjay; Lein Pamela J.; Keil Kimberly P.

文献

J-GLOBAL ID：201802275434918571 整理番号：18A0383969

shollデータを解析するための有効な統計的アプローチ:混合効果対単純線形モデル【Powered by NICT】

Valid statistical approaches for analyzing sholl data: Mixed effects versus simple linear models

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=18A0383969&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=18A0383969&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=A1129A") }}

著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 279 ページ： 33-43 発行年： 2017年
JST資料番号： A1129A ISSN： 0165-0270 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

Sholl技術は樹枝状形態を定量化するために広く使用されている。,典型的には動物ごとに複数のニューロンをサンプリングしている,このような研究からのデータは,しばしば簡単な線形モデルを用いて解析した。しかし,単純な線形モデルをクラスタ化されたデータで生じるクラス内相関係,故障推論に導くことができるを説明できなかった。混合効果はクラスタ化されたデータで生じるクラス内相関係の考慮をモデル化このようにして,これらのモデルはパラメータ推定の標準偏差,より正確なp値をより正確に推定。混合モデルは新しいものではないが,神経科学におけるそれらの使用は他の分野での利用が遅れている。公表された文献のレビューは,Shollデータの解析における一般的な誤りを明らかにした。単純線形および混合効果モデルを用いた雄性及び雌性マウスの海馬におけるゴルジ染色錐体ニューロンから採取したShollデータの解析は,単純な線形モデルを用いて得られたp値と標準偏差は下方バイアスといくつかの分析における帰無仮説の誤った拒絶反応につながることを実証した。混合効果アプローチは,データセット,正確な推論をもたらすにおける真の可変性をより正確にモデル化した。混合効果モデルは,クラス内相関を考慮して動物ごとに複数のニューロンからサンプリングされたデータのSholl分析における間違った推論を回避した。対象物あたり複数の測定値を得ることの神経科学における広範な実践を考えると,混合効果モデルを適用したより広くが必要である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： , , , ,

代謝一般 , 図形・画像処理一般 , データ通信 , 統計的品質管理 , その他の情報処理

, , ,

前のページに戻る