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Prouver des performances significatives même si vous avez perdu

Mes données montrent la consommation de deux aliments, les cafards et un appât en gel, par les fourmis. Nous devons prouver statistiquement que l'appât en gel est agréable au goût et que les fourmis en mangeront une quantité «significative». L’EPA souhaite que nous effectuions des analyses statistiques allant au-delà de la simple synthèse des moyens, mais ne fournirait aucune orientation. Malheureusement, je ne peux pas simplement effectuer un test t, car nous savions que si les fourmis mangeaient un plus grand poids de cafards, cela montrerait simplement que les cafards surpassaient les appâts en gel. Existe-t-il une méthode permettant de montrer une consommation significative en plus de la comparaison avec une consommation zéro imaginaire?

 

Merci!

Re: prouver des performances significatives même si vous avez perdu

Donc, vous avez un facteur, Food = {cafard, appât}. Quelle est la réponse? Mesurez-vous la quantité (poids, volume) ou comptez-vous le nombre consommé?

 

Je continuerai à penser à manger des cafards en reprenant mon petit déjeuner ...

Re: prouver des performances significatives même si vous avez perdu

La réponse est en grammes consommés. 

 

J'imagine souvent que je déjeune après avoir travaillé avec des insectes. 

 

Merci

Re: prouver des performances significatives même si vous avez perdu

Ce problème est difficile. Vous voulez montrer que l'appât est agréable au goût, sinon préférable à la blatte naturelle. Dans un sens, la réponse de la blatte est un contrôle (les fourmis mangent) et la réponse de l'appât est le test (sont également la consommation de l'appât). Un test de consommation d'appâts est donc simple mais raisonnable.

 

Vous pouvez modéliser la consommation = interception + type de nourriture. Sélectionnez Analyser> Adapter le modèle. Placez la colonne de données de consommation dans le rôle Y. Ajoutez la colonne de données du type d'aliment à la liste des effets, puis exécutez-la. Cette analyse est liée au test t à deux échantillons et à l'analyse de variance, mais adopte une approche légèrement différente. Cliquez sur le triangle rouge en haut et sélectionnez Profil de facteur> Profileur. Cette intrigue est basée sur le modèle. Il prédit la consommation en fonction du type d'aliment.

 

Y a-t-il d'autres facteurs dans cette étude?

Re: prouver des performances significatives même si vous avez perduSi vous voulez démontrer que l'appât en gel a été consommé, est-il judicieux de regarder le ratio grammes consommés: nombre total de grammes. Ou, mesurez-vous les grammes consommés sur un intervalle de temps? Existe-t-il une définition clinique existante du terme "significatif"? Peut-être assigner au hasard des lots de fourmis à l'appât en gel, pendant un certain temps et déterminer si la quantité consommée (variable aléatoire) au cours des N essais est significativement différente de zéro? Est-ce ce que vous entendez par «montant important»? Si vous ne vous attendez pas à ce que les fourmis consomment plus de grammes d'appâts en gel que de cafards, je ne sais pas quel rôle la consommation de cafards joue autrement que de fixer un niveau de référence ou de référence des grammes consommés de l'aliment préféré sur une période donnée.