Ich habe zwei Tiergruppen (transgene (tg) und nicht transgene (wt)) Tiere vor und nach einer Behandlung (A- und B-Typ) getestet. Ich habe die Tiere als gruppiert TG-A, TG-B, WT-A, WT-B.
Ich habe Genotyp-, Behandlungs- und Zeiteffekte seit Messungen vor und nach der Behandlung. Meine Forschungsfrage ist, ob sich der Mittelwert jeder Gruppe nach der Operation ändert und ob es einen Unterschied zwischen den Gruppen nach der Operation gibt.
Ich habe die folgenden festen Effekte erstellt: Genotyp, Behandlung, Zeit, Behandlung * Genotyp, Behandlungszeit und Behandlungszeit * Genotyp. Im Sprung habe ich meine Daten wie folgt geladen:
ID #, Gruppe (TG-A, TG-B, WT-A, WT-B), Genotyp, Operation, Zeit, Ausgabe.
Kann ich mein Modell durch Schreiben von group, time, group x time konstruieren oder soll ich es schreiben als Genotyp, Behandlung, Zeit, Behandlung * Genotyp, Behandlung * Zeit und Behandlung * Zeit * Genotyp.
Die zweite ist schwer zu interpretieren: Wenn die Genotyp-x-Operation eine signifikante Interaktion darstellt, welche Gruppen sollte ich einfach eine oder zwei Wege-ANOVA für Gruppen vor und nach der Behandlung durchführen? Wenn die Zeit des Genotyps x signifikant ist, sollte ich nur jede Gruppe mit ihrer Nachoperationsgruppe vergleichen, z. B. der Voroperation TG-A mit der Nachoperation TG-A.
Vielen Dank
Das Datenformat ist wichtig und auch der Analyseaufbau ist etwas komplex.
Ich gehe auf dieses Beispiel zurück, wenn ich mit dieser Art von Problem arbeite.
ANALYSIEREN VON WIEDERHOLUNGSMASSNAHMEN DATEN
Es sieht so aus, als wäre das Beispiel auf einem Vintage Mac aus den 90er Jahren gemacht worden, trotz der Unterschiede im Aussehen der Benutzeroberfläche funktioniert das Setup immer noch genauso und die Beispieltabelle dogs.jmp ist immer noch in den Beispieldaten.
@Duane_Hayes , der Autor. Danke für das tolle
