治療の前後に2種類の動物（トランスジェニック（tg）と非トランスジェニック（wt））を試験しました（A型とB型）。私は動物を次のようにグループ分けしました ＴＧ − Ａ、ＴＧ − Ｂ、ＷＴ − Ａ、ＷＴ − Ｂ。
治療の前後に測定が行われるので、私は遺伝子型、治療および時間の影響があります。私の研究課題は、手術後に各グループの平均が変化するかどうか、そして手術後にグループ間に違いがあるかどうかです。
私は次の固定効果を作成しました：遺伝子型、治療法、時間、治療法*遺伝子型、治療法*時間、および治療法*時間*遺伝子型。ジャンプで私は次のように私のデータをロードしました：
ID番号、グループ（TG-A、TG-B、WT-A、WT-B）、遺伝子型、操作、時間、出力。
次のように書くことでモデルを構築できますか。group、time、group x time、または次のように書く必要があります。遺伝子型、治療法、時間、治療法*遺伝子型、治療法*時間、および治療法*時間*遺伝子型。
2つ目は解釈が難しいです：遺伝子型x操作が有意な相互作用であるならば、私はちょうどグループが治療の前後にグループのために一方向または二元配置分散分析を実行するべきである。遺伝子型x時間が有意であるならば、私は各グループを手術前のTG-A対手術後のTG-Aのようなその手術後のグループと比較するだけでよいです。
ありがとう
データ形式は重要であり、分析の設定も少し複雑です。
この種の問題を扱っているときは、この例に戻ります。
繰り返し測定データの分析
この例は90年代半ばのビンテージMacで行われたように見えますが、インターフェイスの外観は異なりますが、セットアップは同じように機能し、例のテーブルdogs.jmpはまだサンプルデータにあります。
@Duane_Hayes 、著者。この素晴らしいをありがとう
