Парный (paired) критерий Стьюдента?, срочно нужен совет Опции

[bubnilkin]

берём клетки у 1 мыши

вносим их [клетки] на 5 лунок

добавляем в лунку 1 физраствор (нулевой контроль)
в лунку 2 -- вещество А, в лунку 3 -- вещество Б, в лунку 4 -- вещество В

повторяем такой же эксперимент 7 раз (получаем n = 8).


т.к. группы связанные (1 объект (клетки одной и той же мыши) подвергается различным воздействиям (1 контроль и 4 вещества)) делаю repeated measures ANOVA, нахожу различия
для нахождения возможных различий между конкретными группами делаю попарное сравнение для некоторых групп, используя paired two-tailed Student's t test

алгоритм верный?

заранее спасибо

Сообщение отредактировал bubnilkin - 15.06.2011 - 13:54

[nokh]

А в чём проблема-то? Обычный дисп. анализ с повторными измерениями. Т.к. были %, можно предварительно преобразовать к/л угловым преобразованием. Но я посмотрел - распределение ошибки и так получается симметричным колоколообразным, т.е. в принципе, можно и не преобразовывать. Через параметрику выходит что все группы кроме последней отличаются от контроля, но не различаются между собой. Можно и через непараметрику, Фридман с последующими post-hoc. У меня получилось, что таким способом отличия значимы только для первой группы и контроля.

[bubnilkin]

А в чём проблема-то? Обычный дисп. анализ с повторными измерениями. Т.к. были %, можно предварительно преобразовать к/л угловым преобразованием. Но я посмотрел - распределение ошибки и так получается симметричным колоколообразным, т.е. в принципе, можно и не преобразовывать. Через параметрику выходит что все группы кроме последней отличаются от контроля, но не различаются между собой. Можно и через непараметрику, Фридман с последующими post-hoc. У меня получилось, что таким способом отличия значимы только для первой группы и контроля.

спасибо за ответ. да, у меня так же получается. просто хотелось бы уточнить некоторые детали.
про мощность я прочитал.
но тут откуда не возьмись появляется тест Mauchly (http://en.wikipedia.org/wiki/Mauchly%27s_sphericity_test). это критично?
и потом: мой случай 2-х факторная смешанная (fixed - условие культивации (5 уровней), random - мышь) RM ANOVA или однофакторная?

И если группа A отличается от B, а C не отличается от B, как A может не отличаться от C ?

Сообщение отредактировал bubnilkin - 12.07.2011 - 05:58

[nokh]

...и потом: мой случай 2-х факторная смешанная (fixed - условие культивации (5 уровней), random - мышь) RM ANOVA или однофакторная?

Это просто разные классификации дисперсионного анализа. Его классифицируют по:
1). По числу факторов:
а) Однофакторный ДА (One-way ANOVA)
б) Двухфакторный ДА (Two-way ANOVA)
в) Многофакторный ДА (Multi-way ANOVA)
2). По модели дисперсионного анализа:
а) Модель I ? с фиксированными факторами
б) Модель II ? со случайными факторами
в) Смешанная модель. Все варианты ДА с повторными измерениями (Repeated measures ANOVA) являются смешанными моделями
3). По классификация факторов в двух- и многофакторных ДА выделяют:
а) Перекрёстную схему анализа ? классический вариант ДА с взаимодействием факторов (Factorial ANOVA).
б) Иерархическую схему (Nested ANOVA).
в) Перекрестно-иерархическую схему (Cross-nested ANOVA).
4). По числу наблюдений в ячейке дисперсионного комплекса:
а) Комплексы с пропущенными значениями
б) Комплексы с единственным наблюдением на ячейку
в) Равномерные комплексы
г) Пропорциональные комплексы
д) Неравномерные комплексы.

По этой классификации ваш анализ: Двухфакторный ДА, смешанная модель, перекрёстная схема и равномерный комплекс.

Т.к. случайный фактор в ДА с повторными измерениями подразумевается самим термином "повторные измерения" (чего? : препаратов, индивидов и т.п.) часто используется и другая терминология именно для ДА с повторными измерениями. Согласно ей помимо индивидов у вас только один фактор.

Т.о. ваш анализ: смешанная модель двухфакторного дисперсионного анализа или однофакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями. Думаю вторая формулировка немного точнее, т.к. расшифровывает, что случайный фактор представлял собой индивидов для которых делались повторные измерения.