ANOVA повторных измерений Опции

[grergi]

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

[DrgLena]

Ну и в нашей Реальности Statistica и SPSS действительно выдают одинаковый результат:

И NCSS тоже, кроме того предлагает 14 МС тестов, один привожу

Прикрепленные файлы

 forum.RTF ( 52,76 килобайт ) Кол-во скачиваний: 296

 

[nokh]

И NCSS тоже, кроме того предлагает 14 МС тестов, один привожу

Радует, что наши реальности совпадают и Ваш материл подтверждает мою позицию Задать анализ для повторных измерений в ДА можно двумя способами: (1) с использованием Sigma-restricted Model и (2) Overparameterized Model. Насколько я понимаю подход (2) более старый, классический, а подход (1) - новее, широко используется в обобщённых линейных моделях (могу ошибаться). Обе модели приводят к абсолютно идентичному результату, хотя требования моделей разные, не все проверки возможны.
Для выбора способа анализа разные пакеты предоставляют разные механизмы. В пакетах Statistica и SPSS в модуле Repeated measures ANOVA возможно задание только Sigma-restricted model, это видно и по способу расположения данных повторных измерений в соседних колонках и по таблице результатов ДА, дающих только фактор и ошибку. В пакете NCSS - в модуле Repeated measures ANOVA возможно задать только Overparameterized Model. Это видно и по структуре данных для анализа, включающих в качестве отельного фактора "индивида", и по результатам (большая таблица с взаимодействиями и нулевой ошибкой в самой маленькой ячейке комплекса). Поскольку для меня принципиально, что Overparameterized Model позоляет извлечь из данных больше информации + получить представление о характере распределения показателя (и, возможно, о необходимости использования преобразований) я нашёл способ построения такой модели в Statistica и SPSS - через модуль General Linear Models. Собственно он и изложен в инструкции как способ 2.