क्या दो-तरफ़ा एनोवा उपयुक्त है?

Question

यह मेरे अध्ययन का विवरण है। मैं तीन पौधों के साथ प्रयोग कर रहा हूं: ए, बी, और सी। ये पौधे मधुमेह के रोगियों के लिए रक्त शर्करा को कम करने वाले हैं। मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि इन तीन पौधों में से किस एक चूहों में एकल प्रशासन के बाद रक्त शर्करा में कमी का अधिक प्रभाव पड़ता है। यह 7 समय बिंदुओं (दिन 1, 2, 3, 5, 7, 10, और 14) पर चूहों से रक्त शर्करा को मापने के द्वारा किया जाता है। तो 4 समूह हैं (अनुपचारित, ए के साथ इलाज किया गया, बी के साथ इलाज किया गया और सी के साथ इलाज किया गया)। प्रत्येक समूह के लिए 3 चूहों का उपयोग किया गया (n = 3)। मेरे लक्ष्य हैं:

1. यह निर्धारित करने के लिए कि अनुपचारित की तुलना में प्रत्येक पौधे के उपचार का प्रभाव महत्वपूर्ण है या नहीं।
2. प्रत्येक दिन के लिए समूहों के बीच के प्रभाव की तुलना करना।
3. यह निर्धारित करने के लिए कि किस उपचारित समूह का 14 दिनों के बाद सबसे लंबा प्रभाव है।

मेरा समाधान दो-तरफा एनोवा का उपयोग करना है क्योंकि 2 से अधिक समूह हैं और मैं प्रत्येक दिन समूहों की तुलना करना चाहता हूं और अंत में समग्र प्रभाव।

क्या यह सही तरीका है? क्या मैं रैंक कर पाऊंगा जो 2 और 3 के बाद सबसे अच्छा संयंत्र होगा? या मुझे समय श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करना चाहिए?

Comments

क्या आपके पास क्षय के आकार के बारे में कोई परिकल्पना है? आपके पास एक होना चाहिए। फिर स्पष्ट रूप से दिनों का इलाज करने का कोई अच्छा कारण नहीं है।

— जॉन

Answer 1

हर माउस को सात अलग-अलग समय बिंदुओं पर नमूना लिया जाता है। ये दोहराया माप हैं, और इन दोहराया मापों के बीच स्वतंत्रता की कमी मानक दोतरफा एनोवा की मान्यताओं का उल्लंघन करती है। इसके अलावा, शुरुआत से ही व्यक्तिगत चूहों के बीच मतभेद हो सकते हैं, और इन व्यक्तिगत अंतरों को ध्यान में रखना एक अच्छा विचार हो सकता है।

यदि सभी चूहे उनकी प्रतिक्रिया में बहुत समान हैं, और समय ही रक्त शर्करा के स्तर को बहुत अधिक प्रभावित नहीं करता है, तो इसका संभावित रूप से दो-तरफ़ा एनोवा के साथ विश्लेषण किया जा सकता है, लेकिन मैं इसके बजाय दोहराया उपायों एनोवा, या अधिक सामान्यतः पसंद करूंगा मिश्रित मॉडल प्रतिगमन दृष्टिकोण।

हालांकि, अधिकांश (अच्छे) सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर पैकेज दो-तरफ़ा एनोवा फिट करने की संभावना प्रदान करते हैं, लेकिन लगभग सभी में मिश्रित मॉडल फिट करने की कार्यक्षमता नहीं होती है। आप उस सॉफ़्टवेयर का उल्लेख नहीं करते हैं जिसकी आप तक पहुँच है, लेकिन यह एक सीमित कारक भी हो सकता है।

Answer 2

आपका नमूना आकार छोटा है, इसलिए आपके पास विभिन्न छोटे मुद्दे हो सकते हैं, जो मान्यताओं को पूरा नहीं करते हैं, लेकिन यह कोशिश करें .....

2-वे दोहराया उपायों के साथ समूह के साथ एनोवा विषयों चतुर्थ और समय के रूप में विषयों चतुर्थ के रूप में। बातचीत प्रभाव शामिल करना सुनिश्चित करें। आप गोलाकार के साथ समस्याओं का सामना कर सकते हैं (मौली की परीक्षा)

इंजेक्शन कब लगा? यदि यह दिन 1 के बाद था, तो एक विकल्प जो मैं पसंद करता हूं वह 2 तरह से दोहराए जाने वाले उपायों को करना होगा जिसमें दिन 1 को शामिल किया जाएगा।

प्रत्येक समूह और समय की तुलना व्यक्तिगत रूप से पोस्ट-हॉक बहुत व्यावहारिक नहीं होने जा रही है। यदि विश्लेषण महत्वपूर्ण है, तो मैं बस साइड-बाय-साइड बॉक्सप्लेट्स का उपयोग करके डेटा को प्लॉट करूंगा और आप जो भी देख सकते हैं, उसके आधार पर निष्कर्ष निकालेंगे। समय की परवाह किए बिना प्रत्येक समूह की तुलना करना, हालांकि, बहुत कठिन नहीं होना चाहिए।

# 3 में, आप यह कहते हैं कि आप केवल दिन में रुचि रखते हैं 14. आप 1 और 14 के बीच सभी दिनों से छुटकारा पा सकते हैं, और विश्लेषण को और अधिक सरल बना सकते हैं। लेकिन मुझे लगता है कि यह ऐसा कुछ नहीं है जिसे आप करना चाहते हैं