![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
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 |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1219 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
Пока нет времени полноценно поучаствовать в теме любимого дисперсионного анализа. Отпишусь по-возможности. Пока прикрепил свой вариант анализа с другой организацией данных (выделены чёрным). Кстати, проверил сейчас: пост-хоки совпадают (мы с DrgLen'ой немного спорили но забросили эту тему как раз на пост-хоках, на этих маленьких данных легко экспериментировать). К сожалению, в Statistica нет современного подхода через смешанные модели, а тоже было бы интересно посмотреть. Придётся в R, где они есть, а как раз классический вариант - проблема.
Сообщение отредактировал nokh - 15.04.2014 - 22:02 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |