Statistica, ANOVA многофакторный Опции

[Leya]

Уважаемые форумчане! Вы - моя последняя надежда, помогите, плз. Проблемы с многофакторным анализом. Вопросов множество, а ответить никто на них не может

Рассказываю: я помещаю мышей поодиночке в отдельный бокс и регистрирую показатели двигательной активности (сколько горизонтальных движений совершила мышь в минуту) - всего 5 мин, например. Дальше я усредняю поминутно данные по всем 12 мышам и получаю одну цифру. При 5-минутном наблюдении я получаю 5 значений, которые логарифмирую и пытаюсь линеаризовать (метод линейной регрессии) - получаю статистически значимую прямую. Такое я проделала в 8 различных сочетаниях своих факторов/экспериментальных условий (всего 3 фактора). Соответственно получила 8 прямых. Хочу выявить влияние каждого фактора и их взаимодействий на исследуемый процесс - для этого необходим массив данных, т.к. по 8 цифрам анализ не провести. Следовательно, я логарифмирую и линеаризую данные по каждой отдельной мыши, но прямые в этом случае не все достоверные - МОГУ ЛИ Я КОЭФФИЦИЕНТЫ УРАВНЕНИЙ ЭТИХ ПРЯМЫХ ИСПОЛЬЗОВАТЬ В КАЧЕСТВЕ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ МНОГОФАКТОРНОГО ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА? Это первый вопрос.

Дальше проблемы с интерпретацией результатов. Если у меня в результате 3-хфакторного анализа статистически значимым является взаимодействие 2-х факторов и всех 3-х факторов - могу ли я взаимодействие 2-х факторов не обсуждать?

Вообще я бы хотела почитать - как правильно и грамотно обсуждают люди результаты многофакторного ДА.
Очень жду ответа. Спасибо.

[nokh]

1. Коэффициенты уравнений использовать в ДА можете, но это далеко не лучший путь. Если Вы разбирались с ДА, то уже знаете что такое степени свободы, F-критерий и как он получается. Вместо кучи измерений, большого числа степеней свободы для ошибки анализа, а следовательно и малой величины ошибки, позволяющей находить даже слабые эффекты, Вы имеете только одну цифру. Т.о. всё очень сильно огрубляется, лучше использовать такую схему обработки материала, чтобы единицей анализа было, скажем, количество телодвижений в минуту (пока смысл эксперимента недопонял).
2. Взаимодействие трёх факторов указывает на то, что на взаимодействие любых двух факторов влияет третий. Следовательно вообще говоря нет особого смысла обсуждать двухфакторные взаимодействия (хотя я бывает это делаю - по ситуации). Обратите внимание, что взаимодействия высоких порядков часто оказываются статистически значимыми вследствие ненормального распределения ошибки, т.е. вследствие неверно выбранного преобразования данных или его отсутствия тогда, когда оно необходимо. После проведения ДА нужно смотреть гистограмму распределения остатков (residuals) - она должна быть симметричной, колоколообразной.

Теперь вопросы:
1. Зачем Вы строите регрессию? Поясните подробнее что за регрессия и чего вы этим хотите добиться?
2. Если Ваши мыши выживают в эксперименте, то скорее всего Вы используете в этом эксперименте одних и тех же животных. Это - зависимые данные. Пронумерованы ли ваши мыши, чтобы задать в ДА зависимый характер данных, т.е. знаете ли вы что именно данная конкретная мышь в таких-то условиях телепалась столько-то, а в других - столько-то?