Это описание моего исследования. Я экспериментирую с тремя растениями: A, B и C. Предполагается, что эти растения снижают уровень глюкозы в крови у пациентов с диабетом. Я хочу определить, какое из этих трех растений оказывает более длительное влияние на снижение уровня глюкозы в крови после однократного введения мышам. Это делается путем измерения уровня глюкозы в крови у мышей в 7 временных точках (1, 2, 3, 5, 7, 10 и 14 день). Таким образом, есть 4 группы (необработанные, обработанные A, обработанные B и обработанные C). Для каждой группы использовали 3 мыши (n = 3). Мои цели:
- Определить, значим ли эффект обработки каждого растения по сравнению с необработанным.
- Сравнить влияние среди групп на каждый день.
- Определить, какая обработанная группа обладает наибольшим эффектом после 14 дней.
Мое решение состоит в том, чтобы использовать двустороннюю ANOVA, поскольку существует более 2 групп, и я хочу сравнивать группы по дням и, наконец, общий эффект.
Это правильный метод? Смогу ли я оценить, какое из них будет лучшим, а затем второе и третье? Или я должен использовать анализ временных рядов?
источник
Ответы:
Каждая мышь отбирается в семи разных временных точках. Это повторные измерения, и отсутствие независимости между этими повторными измерениями нарушает допущения стандартного двустороннего ANOVA. Кроме того, могут быть различия между отдельными мышами с самого начала, и учет этих индивидуальных различий может быть хорошей идеей.
Если все мыши очень похожи по своему ответу, а само время не сильно влияет на уровень глюкозы в крови, это может потенциально быть проанализировано с помощью двустороннего ANOVA, но я бы предпочел повторные измерения ANOVA, или, в более общем случае, смешанный модельный регрессионный подход.
Тем не менее, большинство (хороших) статистических программных пакетов предоставляют возможность соответствовать двухстороннему ANOVA, но далеко не все содержат функциональные возможности для соответствия смешанной модели. Вы не упоминаете программное обеспечение, к которому у вас есть доступ, но это также может быть ограничивающим фактором.
источник
Размер вашей выборки невелик, поэтому у вас могут возникнуть различные небольшие проблемы с несоответствиями, но попробуйте это .....
Повторяющиеся двухсторонние измерения ановы с группой как между субъектами IV, так и со временем как внутри субъектов IV. Не забудьте включить эффекты взаимодействия. Вы можете столкнуться с проблемами со сферичностью (тест Маухли)
Когда произошла инъекция? Если бы это было после 1-го дня, я бы предпочел сделать повторные измерения в двух направлениях, включив день 1 в качестве ковариации.
Сравнение каждой группы и времени в отдельности не очень практично. Если анализ важен, я просто нанесу данные на график, используя бок о бок, и сделаю выводы на основе того, что вы видите визуально. Однако сравнение каждой группы независимо от времени не должно быть слишком сложным.
В # 3 вы говорите так, будто вас интересует только 14-й день. Вы можете избавиться от всех дней от 1 до 14 и сделать анализ намного проще. Но я полагаю, что это не то, что вы хотели бы сделать
источник