ANOVA повторных измерений |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
ANOVA повторных измерений |
13.04.2014 - 10:40
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Здравствуйте, извиняюсь если на подобный вопрос уже отвечали ранее, но в темах посвященных дисперсионному анализу и повторным измерениям, я ответа не нашел.
Суть эксперимента: у интактной группы определяется уровень гормонов, затем на протяжении 10 дней им вводится вещество А, после чего на 11 день повторно измеряется уровень гормонов. Спустя пять дней отмены повторно измеряются гормоны. Измеряемые значения уровня гормонов (я так понимаю это называется откликом), носит количественный характер, и в нашем случае нормальное распределение. В качестве контроля используются значения интактной группы, измерения повторные (группы зависимые), количество измерений больше двух, их три: 1)интактные, 2) 10 дней введения, 3) 5 день отмены. Если я правильно понимаю, то здесь применим ANOVA повторных измерений, затем критерий Стьюдента для повторных измерений или критерий Ньюмена-Кейлса (предпочтителен). Подскажите, как в данном случае заносить данные в Statistica 7 или 8, и как вообще считать, если можно пошагово, т.к. в Statistica не силен? Может я, что-то не понимаю и считать нужно другим методом? Был бы очень признателен за помощь или совет. п/п норма 10дней 5 день отмены 1 10,78 4,28 9,15 2 10,73 3,45 5,08 3 9,61 6,33 8,12 4 10,66 4,35 7,79 5 9,63 7,83 7,27 6 8,74 6,43 8,19 7 8,08 5,48 4,46 8 7,91 3,49 4,72 расп норм норм норм сре 9,5175 5,205 6,8475 Сообщение отредактировал grergi - 13.04.2014 - 10:41 |
|
13.04.2014 - 16:11
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Здравствуйте, извиняюсь если на подобный вопрос уже отвечали ранее, но в темах посвященных дисперсионному анализу и повторным измерениям, я ответа не нашел. Суть эксперимента: у интактной группы определяется уровень гормонов, затем на протяжении 10 дней им вводится вещество А, после чего на 11 день повторно измеряется уровень гормонов. Спустя пять дней отмены повторно измеряются гормоны. Измеряемые значения уровня гормонов (я так понимаю это называется откликом), носит количественный характер, и в нашем случае нормальное распределение. В качестве контроля используются значения интактной группы, измерения повторные (группы зависимые), количество измерений больше двух, их три: 1)интактные, 2) 10 дней введения, 3) 5 день отмены. Если я правильно понимаю, то здесь применим ANOVA повторных измерений, затем критерий Стьюдента для повторных измерений или критерий Ньюмена-Кейлса (предпочтителен). Подскажите, как в данном случае заносить данные в Statistica 7 или 8, и как вообще считать, если можно пошагово, т.к. в Statistica не силен? Может я, что-то не понимаю и считать нужно другим методом? Был бы очень признателен за помощь или совет. п/п норма 10дней 5 день отмены 1 10,78 4,28 9,15 2 10,73 3,45 5,08 3 9,61 6,33 8,12 4 10,66 4,35 7,79 5 9,63 7,83 7,27 6 8,74 6,43 8,19 7 8,08 5,48 4,46 8 7,91 3,49 4,72 расп норм норм норм сре 9,5175 5,205 6,8475 А можно я вам сразу ответ выложу? F=21.261653 [0.000114376] Мощность исследования Power=0.97567 с параметром нецентральности Lambda=32.446605 Тест Levene=1.721979 [0.2] -> дисперсии статистически неразличимы Пост хок (Стьюдент с коррекцией Бонферрони) не видит разницы между 2 и 3 столбцами. |
|
13.04.2014 - 21:09
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Не хочу показаться неблагодарным, но,100$, не могли бы Вы объяснить, как считается дисперсионный анализ повторных измерений и Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони? Дело в том, что я выложил данные одной из серий. Достоверные отличия между 2 и 3 группами не так важны, больше интересуют между 1 и 2, 1 и 3 группами.
Сообщение отредактировал grergi - 13.04.2014 - 21:12 |
|
13.04.2014 - 22:30
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Не хочу показаться неблагодарным, но,100$, не могли бы Вы объяснить, как считается дисперсионный анализ повторных измерений и Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони? Дело в том, что я выложил данные одной из серий. Достоверные отличия между 2 и 3 группами не так важны, больше интересуют между 1 и 2, 1 и 3 группами. Что касается формул и методологии - поройтесь Здесь В формате форума такое преподать невозможно. Дело в том, что все эти поправки - морально устаревший этап в методологии ДА. Пост хоков с тех пор изобрели великое множество. К слову сказать, непараметрические аналоги двухфакторного ДА, проверяющие гипотезу о главных эффектах,- тест Фридмана и тест Квейд - тоже дают значимые различия именно между первой и второй и первой и третьей группами на 5%-ном уровне. Сообщение отредактировал 100$ - 13.04.2014 - 22:34 |
|
13.04.2014 - 23:23
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Спасибо, 100$ ,буду читать.
Сообщение отредактировал grergi - 13.04.2014 - 23:23 |
|
14.04.2014 - 13:34
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Уважаемые участники форума, подскажите, как в программе Statistica 7.0 или 8.0 StatSoft, рассчитывать дисперсионный анализ повторных измерений. Интересует каким образом вносить данные, через какой модуль считать (подразумеваю, что Advanced Linear/ Nonlinear Models, General Linear Models, Repeated measures ANOVA), какие настройки? Затем вычисление критерия Стьюдента для повторных измерений или критерий Ньюмена-Кейлса (предпочтителен). Был бы очень признателен за помощь. Структура эксперимента описана в первом посте.
Сообщение отредактировал grergi - 14.04.2014 - 17:30 |
|
14.04.2014 - 13:59
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Уважаемые участники форума, подскажите, как в программе Statistica 7.0 или 8.0 StatSoft, рассчитывать дисперсионный анализ повторных измерений. Интересует каким образом вносить данные, через какой модуль считать (подразумеваю, что Advanced Linear/ Nonlinear Models, General Linear Models, Repeated measures ANOVA), какие настройки? Был бы очень признателен за помощь. Структура эксперимента описана в первом посте. Данные вносите тремя столбцами (Var1-Var3), число уровней Within-фактора указываете как 3. И вся любовь. |
|
14.04.2014 - 14:04
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
|
|
14.04.2014 - 14:21
Сообщение
#9
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
|
|
14.04.2014 - 14:47
Сообщение
#10
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Var1-Var3 Полученные результаты несколько отличаются от ранее написанных Вами. Они в прикрепленном скриншоте. Подскажите как рассчитывается Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони? Сообщение отредактировал grergi - 14.04.2014 - 14:48 |
|
14.04.2014 - 15:16
Сообщение
#11
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Полученные результаты несколько отличаются от ранее написанных Вами. Они в прикрепленном скриншоте. Подскажите как рассчитывается Критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони? Да, что-то я удвоенную вероятность выдал. Правда, на выводы это не влияет: нулевая гипотеза уверенно отвергается на любом разумном уровне значимости. Не зацикливайтесь на Бонферрони и Стьюденте. Докопайтесь до формы, на которой расставляются галочки для пост хок тестов, и счастье вдруг в тишине постучится в двери. Сообщение отредактировал 100$ - 14.04.2014 - 15:19 |
|
14.04.2014 - 15:22
Сообщение
#12
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Не зацикливайтесь на Бонферрони и Стьюденте. Докопайтесь до формы, на которой расставляются галочки для пост хок тестов, и счастье вдруг в тишине постучится в двери. Не подскажите в каком направлении "копать") На какой вкладке и какие галочки надо поставить? Возможно я не до конца понимаю, но как тогда выяснить наличие/отсутствие достоверных различий между 1 и 2, 1 и 3, ну и 2 и 3 (как Вы уже сказали в данном случае между 2 и 3 группами их нет), без критерия Стьюденте с поправкой Бонферрони? Сообщение отредактировал grergi - 14.04.2014 - 15:26 |
|
14.04.2014 - 15:38
Сообщение
#13
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Не подскажите в каком направлении "копать") На какой вкладке и какие галочки надо поставить? Возможно я не до конца понимаю, но как тогда выяснить наличие/отсутствие достоверных различий между 1 и 2, 1 и 3, ну и 2 и 3 (как Вы уже сказали в данном случае между 2 и 3 группами их нет), без критерия Стьюденте с поправкой Бонферрони? Смотрите: результаты анализа показывают, что в дисперсионном комплексе обнаружены статистически значимые различия. Возникает вопрос: а где они локализованы? Для это после проведения анализа можно воспользоваться так называемыми post hoc ("после того") тестами: Фишера (LSD), Tukey (HSD), Габриэля, Тамхейна etc. Я просто не помню, на какой форме они находятся: Statistic'у не юзал уже давно. Копайтесь в настройках и смелее тыкайте пальцами в кнопки. А то все, кто нас читают, уже устали хохотать. |
|
14.04.2014 - 16:13
Сообщение
#14
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 43 Регистрация: 12.04.2014 Пользователь №: 26319 |
Смотрите: результаты анализа показывают, что в дисперсионном комплексе обнаружены статистически значимые различия. Возникает вопрос: а где они локализованы? Для это после проведения анализа можно воспользоваться так называемыми post hoc ("после того") тестами: Фишера (LSD), Tukey (HSD), Габриэля, Тамхейна etc. Я просто не помню, на какой форме они находятся: Statistic'у не юзал уже давно. Копайтесь в настройках и смелее тыкайте пальцами в кнопки. А то все, кто нас читают, уже устали хохотать. Уважаемый, 100$, я немного представляю, что позволяет сделать дисперсионный анализ (лишь проверить нулевую гипотезу о равенстве всех средних. А для того, что бы узнать какая именно группа отличается от других используются методы множественного сравнения). Я задал вполне конкретный вопрос и хотел получить на него четкий ответ, алгоритм. Знаю, что в других программах типа Биостатистики, вся эта штука считается гораздо легче, но меня интересует Statistica Stat Soft. В чем то я с Вами согласен, уже 14 пост и диалог теряет всякий смысл, но я прекрасно понимаю, что мне здесь никто, ничего не должен. Спасибо за потраченное на меня время. Сообщение отредактировал grergi - 14.04.2014 - 16:24 |
|
14.04.2014 - 16:58
Сообщение
#15
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Уважаемый, 100$, я немного представляю, что позволяет сделать дисперсионный анализ (лишь проверить нулевую гипотезу о равенстве всех средних. А для того, что бы узнать какая именно группа отличается от других используются методы множественного сравнения). Я задал вполне конкретный вопрос и хотел получить на него четкий ответ, алгоритм. Знаю, что в других программах типа Биостатистики, вся эта штука считается гораздо легче, но меня интересует Statistica Stat Soft. В чем то я с Вами согласен, уже 14 пост и диалог теряет всякий смысл, но я прекрасно понимаю, что мне здесь никто, ничего не должен. Спасибо за потраченное на меня время. Вот собеседники, мать-перемать. Сразу истерить начинают. Постойте grergi, куда же вы? С Бонферрони все просто. У вас предполагается три попарных сравнения: 1 vs. 2, 1 vs. 3 и 2 vs. 3. Это означает, что контроль ошибки первого рода при множественной проверке гипотез необходимо обеспечивать, разделив значение номинального уровня значимости (на котором ведется исследование) на количество попарных сравнений. В данном случае 3. Получаем ,05/3=,017. Гипотеза однородности связанных выборок отвергается, если достигаемый уровень значимости при использовании парного критерия Стьюдента p< ,017. |
|