여보세요,
나는 등 간격의 데이터 (시간에 8 점)와 네 가지 치료 그룹 (대조, 저, 중, 고)을 가지고 있습니다. 각 치료 그룹의 피험자 수는 동일하며 누락 된 데이터 포인트는 없습니다.
통계 테스트를 수행하고자하는 세 가지 주요 응답 변수가 있습니다.
내 생각은 각 시점 (응답 변수 당 8 개의 테스트)에 대해 일원 분산 분석을 수행하는 것이 었습니다. 어떤 ANOVA가 중요한 p- 값으로 돌아 오면, 나는 Dunnett의 테스트를 수행하여 특정 시점의 3 가지 치료법 (저, 중, 고)을 대조군과 비교합니다.
이 시나리오에서 최악의 유형 1 오류를 계산할 때는 다소 혼란 스럽습니다. 내 사고 방식이 올바른지 궁금해 할 때 :
최악의 경우 : 모든 응답 변수 단방향 ANOVA가 각 시점에서 중요합니다 ...
그래서... 3 (응답 변수) x 8 (시간 지점) + 3 (응답 변수) x 3 (Dunnett 테스트) x 8 (시간 지점) = 24 + 72 = 96 총 테스트
유의 수준 = 0.05
그래서 Dunnett의 테스트가 통계적으로 의미가 있기 위해서는 0.0005 (0.05 / 96) 미만의 P 값을 가져야합니다 ???
희망이 의미가 있습니다. 이것 전부에 조금 혼란스러워 ... JMP는 LSD 용어를 사용하는 것으로 보이지만 모든 Type 1 오류를 고려하고 있는지 확실하지 않습니다.
고맙습니다!
네가 반복 측정 디자인 . 이 주제는 JMP 커뮤니티 토론에서 자주 발생합니다. 이 기술 자료를 참조하십시오. 노트 . 이 메모를 읽은 후 더 궁금한 점이 있으시면 여기로 다시 오십시오!
