Несколько биоптатов с крысы - как анализировать? Опции

[Varta]

Допустим имеем 2 группы по 6 крыс в каждой. У каждой крысы взято по 3 биоптата. Как анализировать?
Вариант 1 расчитать среднее по 3 биоптатам для каждой крысы и сравнить 6 и 6. (скажем, сделать Манна-Уитни)
Вариант 2 сравнить 18 биоптатов одной группы с 18 другой.
Правильно конечно делать первый вариант, поскольку при втором увеличивается вклад индивидуальной вариабельности и мы недооценим риск получить различия обусловленные случайной комбинацией крыс. Но чувствительность в первом варианте достаточно мала а хочется все-таки больше.
Есть какие-нибудь ещё варианты?

[nokh]

С модулем Repeated Measures не работаю по уже указанным причинам. Поэтому по первой таблице ничего не скажу. По второй таблице. Ваш план:

DESIGN = group + time+group*time+rat(group)+rat(group*time)

В нем фактор rat представлен дважды: один раз внутри группы, другой - внутри взаимодействия «Группа*Время». Т.е. он с ошибкой. Эффект rat(group*time) был бы возможен, если бы в каждой группе и временной точке использовались разные животные - такое обычно бывает, когда животные для анализа умерщвляются. Чтобы не запутаться я выписываю главные эффекты (group, time, rat) и начинаю перебирать какие взаимодействия возможны.
group*time. В одной группе в это время y1, в другой - y2. Может.
group*rat. В одной группе крыса имеет y1, в другой она же - y2. Не может. Значит rat(group)
time*rat. В одно время крыса имеет y1, в другой она же - y2. Может.
group*time*rat. Не может, т.к. rat(group). Имеем план:

DESIGN = group + time + rat(group) + group*time + time*rat(group)

Видимо вы уже нашли где это делается в Statistica, но может еще кто будет разбираться, поэтому - путь: Statistics - Advanced Linear/Nonlinear models - General linear models - General linear models. Нужно выбрать Use custom effects и выделяя разные эффекты и их сочетания добиться чтобы все компоненты плана были представлены и обозначались как написал выше. На закладке Option выбрать случайный фактор (rat). Также можно посмотреть Syntax editor и все проверить. ВАЖНО: несмотря на то, что в DESIGN у нас time*rat(group) в итоговой таблице anova приграмма может выдать rat(group*time), хотя считала не этот эффект. Это - небольшая недоработка программистов, т.к. считает она правильно - проверял ее пакетами SPSS, SYSTAT и JMP (разработка SAS). Поэтому и полезно посмотреть DESIGN, а саму итоговую таблицу anova придется подправить, чтобы было Время*Крыса внутри Группы. Кстати, в Statistica 5 и 5.5 все было намного проще: нужно было только отметить что в чем nested и программа сама корректно строила модель из всех возможных сочетаний факторов.
В сложных дисперсионных комплексах если они сбалансированы, то любые подходы дадут одинаковый результат. Но если число наблюдений в ячейках будет сильно различаться - рассмотренный нами классический anova поплывет. На этот случай есть современные подходы, про которые у Монтгомери не написано, описаны в: Shayle R. Searle, George Casella, Charles E. McCulloch. Variance Components (Wiley Series in Probability and Statistics). Книга есть на gigapedia.org. Вроде всё.

Сообщение отредактировал nokh - 7.11.2008 - 21:44