Bonjour,
Je suis en train de concevoir une expérience pour tester les modifications (à partir de la ligne de base) d'un paramètre physiologique mesuré en réponse à deux traitements différents (A & 
utilisés seuls ou en combinaison. Les ressources sont limitées, j'essaie donc d'exécuter toutes les combinaisons de traitement chez chaque sujet (animal), dans un ordre aléatoire.
Les pistes ressembleraient à ceci:
| Assujettir | Time0 (base) | Time1 | Time2 | Time3 | Time4 |
| 1 | nul | UNE | nul | A + B | B |
| 2 | nul | A + B | B | UNE | nul |
| 3 | nul | nul | UNE | B | A + B |
| 4 | nul | B | A + B | nul | UNE |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Les effets de report sont une préoccupation majeure et j'espère pouvoir lutter contre ce problème en attendant que les effets se dissipent et que les valeurs time0 (de base) soient rétablies avant de commencer à temps la prochaine instance de traitement randomisée. Je suis sûr que ce n'est pas une méthode à toute épreuve, mais je dois travailler avec mes moyens.
Je suis curieux de savoir si d’autres ont des opinions sur la manière dont je procéderais pour analyser ce type de données (MANOVA, GLMM, etc.) ou s’il existe un meilleur moyen d’arranger mes essais pour quantifier en fin de compte l’importance.
Je vous remercie
