Cómo tratar las no detecciones en las muestras duplicadas

Question

Tomé dos muestras de agua por separado (una muestra por botella) en veintiún lugares del río (n=42). A efectos de esta pregunta, llamo a las dos botellas duplicadas.

Estoy tratando de mostrar cómo el ADN ambiental ( eDNA ) se atenúa con la distancia del río a una jaula de organismos. Así, las muestras se tomaron cada 0,4 km hasta 13 km de los organismos enjaulados. Sin embargo, en muchos lugares una muestra resultó positiva para el ADNe y la otra no se detectó.

Con el fin de trazar los datos, he asignado un 0 a los no detectados. ¿Es esto correcto? Intenté realizar una regresión lineal y una regresión no lineal (ver los gráficos de abajo).

No creo que sea una buena opción ya que sólo 11 de mis muestras dieron positivo en ADNe y no sé si fue correcto asignar un 0 a las no detectadas. Sin embargo, le proporciono los gráficos para que pueda ver cómo son mis datos. Tened en cuenta que hay dos muestras por cada intervalo de km (si parece que sólo hay una es porque los valores son los mismos).

Alguien también sugirió un MLG gaussiano, pero tampoco estoy seguro de que sea correcto. Y si es así, ¿cómo puedo hacer frente a las no detecciones?

Busco algún tipo de análisis estadístico que muestre cómo el ADNe se atenúa con la distancia ¿Alguna sugerencia con mi conjunto de datos? ¿Sería una buena opción realizar un análisis de Monte Carlo?

Answer 1

No tengo la reputación para comentar, de lo contrario no publicaría una respuesta tan vaga. Esta no es mi área de experiencia, pero los ecologistas han tratado los datos de distancia como este con un conjunto de métodos relacionados llamados muestreo de distancia. Te sugiero que lo investigues. Básicamente se pueden dividir los datos para obtener un histograma, y luego ajustar una curva de "función de detección" a esto.

Esas aplicaciones son ligeramente diferentes a lo que usted está tratando de hacer, ya que asumen que una distribución uniforme es la realidad, y la detección decae lejos del observador (la jaula en su caso), y utilizan los métodos para estimar la abundancia de un organismo. Pero no hay ninguna razón por la que no se pueda utilizar el software para ajustar las curvas no lineales para su caso de uso. Hay software de Windows a medida o también paquetes de R.

Si no recuerdo mal, hay un montón de opciones para la función, la media normal y la función de tasa de riesgo son ambas.