Ich habe einen Datensatz aus einem Zwei-Wahl-Fütterungsversuch mit Nagetieren. Wir haben die Wirksamkeit von 10 Abschreckungsmitteln getestet, indem wir sie auf Samen aufgetragen und Nagetieren neben unbeschichteten Kontrollsamen angeboten haben. Die erklärende Variable ist, mit welchem der 10 Abschreckungsmittel das Behandlungssaatgut beschichtet wurde, und die Antwortvariable ist der Anteil des verbrauchten Kontrollsaatguts und des Behandlungssaatguts.Die Frage, die wir uns stellen, lautet: "Ist jedes Abschreckungsmittel wirksam bei der Reduzierung des Saatgutverbrauchs?". Die 2-Wahl-Fütterungen wurden mit 6 verschiedenen Nagetieren für jedes Abschreckungsmittel wiederholt (6 Nagetiere x 10 Behandlungen = 60 Wiederholungen) (60 Wiederholungen x 2 gepaarte Messungen {verzehrtes behandeltes Saatgut/verzehrtes Kontrollsaatgut} = 120 Datenpunkte), also sehr kleine Stichprobe Größe angesichts der Anzahl der Parameter, die wir benötigen (10, einer für jede Abschreckung). Die Datenverteilung für die behandelten Samen ist rechtsschief und null-überhöht (31 Nullen), während die Verteilung für die Kontrollsamen relativ normal ist und eine größere Varianz aufweist als bei den behandelten Samen, sodass ich keine normalen Statistiken verwenden konnte.
Ich entscheide mich für die Verwendung einer verallgemeinerten Regression, die an eine Beta-Verteilung angepasst ist, weil ich verstehe, dass diese Verteilung die bei Anteilsdaten häufig gefundenen Nicht-Normalitäts- und Varianzunterschiede berücksichtigt und dass die Beta-Verteilung eine Asymptote bei 0 haben kann, die eine Nullinflation ermöglicht. Ich musste nur eine kleine Konstante hinzufügen, um die Nullstellen von der Asymptote wegzubewegen (k = 0,000001). Ich bin neu bei Beta-Distributionen, also wenn ich etwas falsch verstanden habe, lass es mich wissen.
Ich habe die Generalized Regression-Plattform von JMP verwendet und Beta als Distribution ausgewählt. Ich habe den Anteil der verbrauchten Samen als mein y, behandelt/unbehandelt als mein x und den abschreckenden Typ in das 'von'-Fenster eingetragen. Dies führte zu 10 verschiedenen Tests, die die von mir erwarteten Ergebnisse lieferten
Meine Fragen sind:
Habe ich angesichts der Art meiner Daten die richtigen Verfahren befolgt? Verletze ich zum Beispiel eine Unabhängigkeitsannahme, weil der Kontrollverbrauch und der Behandlungsverbrauch gepaart sind, weil er von demselben Nagetier stammt? Wenn ja, wie behebe ich das?
Werden die Chi-Quadrat-Werte, die JMP mir gegeben hat, für mehrere Tests angepasst? (da ich 10 davon mit der 'by'-Funktion ausgeführt habe)
Ist Chi-Quadrat überhaupt so, wie ich meine Ergebnisse anzeigen sollte? Denn das verallgemeinerte Regressionsausgabefenster ermöglicht es mir, mehrere Vergleiche mit einem Studenten t durchzuführen, das mir p-Werte gibt
