J'ai analysé un ensemble de données de biomarqueurs (LOG2 FC P) à l'aide d'un modèle d'ajustement linéaire de répétition de mesure, comme illustré ci-dessous.
Maintenant, je voudrais comparer les traitements (LEAD_TAG) à chaque instant (Visit_Description) sans générer toutes les paires de comparaison possibles produites par la méthode LSMEans Differences Tukey HSD (voir le graphique ci-dessous):
- est-il possible de le faire?
- Est-ce que ça importe? (c.-à-d. existe-t-il un "coût" pour comparer toutes les paires [36 comparaisons] au lieu de celles souhaitées [6 comparaisons])
salut @Thierry_S ,
Il y a un coût à utiliser le La méthode par paire de Tukey HSD depuis la correction appliquée pour maintenir votre alpha global au niveau indiqué prend en compte le nombre de comparaisons. Si vous avez seulement besoin de regarder 3, vous payez essentiellement avec une puissance statistique en corrigeant pour 36.
J'utiliserais l'une des options de contraste LSMeans, juste à côté de Toukey HSD dans le triangle rouge pour votre interaction entre traitement et point temporel. Vous pouvez soit spécifier vous-même les contrastes linéaires en sélectionnant LSMeans Contrast trois fois, ou en utilisant "Test des tranches", qui testera automatiquement chaque facteur sur une tranche le long de l'autre facteur. Dans votre cas, cela signifie que vous obtiendrez 6 tests: trois tests de temps, un pour chaque traitement et trois tests de traitement, un pour chaque temps. Ce sont les trois derniers que vous voulez, et ils seront étiquetés en conséquence (référence, semaine 2, semaine 8) et ils vérifieront si vous avez la preuve que le traitement a un effet sur la tranche de temps donnée.
Notez que ces tests ne permettront pas de faire des comparaisons multiples - les valeurs p rapportées ne sont pas ajustées. Avec trois comparaisons prévues, une correction de Bonferroni sera probablement la plus utile.
@julien
