연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트안녕하세요,
어떤 통계 테스트를 사용할지 결정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 수행한 연구에 대해 간략히 설명하겠습니다.
6일 동안 닭의 다리 온도를 모니터링했습니다. 6일째에는 스트레스 요인(큰 소리)을 소개합니다. 이전 연구에서는 스트레스 요인이 도입되었을 때 적외선 열화상을 사용하여 다리에서 상당한 온도 강하를 보여주었습니다.
내 체온 데이터는 웨어러블 다리 센서를 사용하여 수집하기 때문에 체온 데이터의 오염도가 높습니다. 따라서 저는 자동으로 5개의 뚜렷한 기간을 감지했습니다(예: 앉아 있는 기간은 닭이 센서에 앉아 있기 때문에 온도가 현저하게 증가하는 것이 특징이며 따라서 감지 온도가 증가합니다). 이 5가지 기간(앉기, 서기 및 가열, 서기 및 냉각, 활동 및 가열, 활동 및 냉각)에 대해 최소 15개의 관찰이 가능합니다. 그래서 저는 이 5개 기간 각각에 대한 평균과 표준편차를 가지고 있습니다.
스트레스 요인 기간의 연속 온도 데이터가 다른 5개 기간의 연속 온도 데이터와 크게 다른지 감지하고 싶습니다.
불행하게도 스트레스 요인 기간 측정값은 1개뿐입니다... 나는 5개의 비스트레스 기간과 스트레스 기간 사이에 (다중) 대응 t-테스트를 수행하려고 생각했지만 스트레스 기간 측정값이 1개뿐이므로 실현 가능하지 않다고 생각합니다... 누가 저를 도와주시거나 제가 조사해야 할 문헌을 제안해 주실 수 있나요?
감사합니다.
감사합니다.
샘.
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트정보 주셔서 감사합니다. 나는 그것을 볼 것이다.
스트레스 요인 기간 측정값이 1개뿐일 때 쌍체 t-검정을 사용할 수 있다고 생각하십니까?
아니면 어떻게 해야 하나요? 다른 닭의 스트레스 기간을 사용하여 스트레스 기간의 측정 횟수를 늘릴 수 있도록 모든 데이터를 정규화하시겠습니까?
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트정말 흥미로운 연구입니다! 당신을 위한 또 다른 생각. Graph Builder를 사용하여 로컬 데이터 필터가 내장되어 있고 x축에 여러 개의 중첩 변수가 있는 일부 상자 및 수염 유형 플롯을 작성하는 것이 흥미로울 수 있습니다. 공식적인 가설 테스트 관점에서 많은 일을 하지 않지만 연구 중인 시스템을 탐색하고 제안할 다양한 가설에 약간의 통찰력을 제공할 수 있습니다.
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트좋아요, 정말 감사합니다!
그러나 스트레스 기간에 대한 측정값이 1개만 있는 문제는 어떻습니까? 이 스트레스 기간은 연속적인 데이터입니다. 이것의 평균과 표준편차를 비교해야 할까요? 하나의 평균 및 표준 편차가 있는 응력 기간 15개의 관찰 일치하는 행동의?
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트예, 일치하는 쌍(이전, 이후) 분석에서 null에 대해 스트레스를 받는 활동과 일치하는 활동을 사용합니다.
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트빠른 답변 감사합니다!
"데이터가 "매우 오염"되었다고 생각합니다. 무슨 뜻인지 또는 이 주장이 데이터를 무효화하는지 잘 모르겠습니다. 계속해서 온도 판독값이 대상의 위치에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 그게 오염을 의미하는 건가요?":
예, 특정 순간에 특정 동작 중에 온도가 오르거나 떨어집니다. 앉는 동안 온도는 항상 상승합니다. 서 있는 자세에서 체온이 올라가기도 하고 내려가기도 합니다. 활동 동작도 마찬가지입니다.
"치료 전 5가지 개별 기간 동안 온도를 측정합니다. 기간 중 하나가 스트레스 요인이 적용될 때의 위치와 일치합니까? 그렇다면 이 기간은 일치하는 쌍 테스트와 관련된 유일한 기간입니다.":
감사합니다! 내가 찾던게 이거였나봐... 5개의 기간 중 하나가 스트레스 요인이 적용될 때의 행동과 일치하면 '스트레스 기간 동안의 온도는 일치하는 행동의 온도와 다르지 않다'라는 귀무가설로 통계 검정을 수행할 수 있습니다. 오른쪽?
치료 전에는 여러 번 측정할 수 있지만 치료 후에는 한 번만 측정하는 이유는 무엇입니까? 또한 다중 측정은 복제 또는 시계열 또는 다른 무엇을 나타냅니까?
그래서 저는 12마리의 닭, 4개의 그룹, 그룹당 3명의 주제(각 주제에는 센서가 있음)가 있습니다. 시험주는 7일로 구성됩니다. 센서 장치에 대한 3일 숙지 및 4개의 서로 다른 스트레스 요인이 적용되는 4일 연속 테스트(1일 1 스트레스 요인). 이 7일 동안 5가지 특정 행동의 여러 인스턴스를 추출했기 때문에 5가지 특정 행동에 대해 각각 15개 이상의 관찰이 있습니다. 4일째에 특정 스트레스 요인(예: 2초의 짧고 큰 소리)이 도입되었다고 가정해 보겠습니다. 나는 닭 한 마리당 온도에 어떤 일이 일어나는지 1회만 측정했습니다. (기준선) 다리 온도가 닭마다 많이 다르기 때문에 닭 1의 '스트레스 요인 기간'과 닭 2 또는 3의 '스트레스 요인 기간'을 비교할 수 없습니다... 그래서 저는 각 닭에 대해 하나의 스트레스 후 측정값만 가지고 있는 반면, 각 닭에 대한 5가지 특정 행동에 대한 여러 측정값을 가지고 있습니다.
도와주셔서 감사합니다!
Re: 연속 온도 데이터에 대한 통계 테스트이 포럼에서 도움을 받으셨다니 기쁩니다. 우리가해볼 게요!
귀하의 연구는 스트레스 요인이 온도 감소를 유발하는지 확인하는 것입니다. 나는 당신이 여러 과목을 가지고 있다고 가정합니다. 그런 다음 단측 대응 t-검정이 적절합니다.
데이터가 "매우 오염"되었다고 생각합니다. 무슨 뜻인지 또는 이 주장이 데이터를 무효화하는지 잘 모르겠습니다. 계속해서 온도 판독값이 대상의 위치에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 그게 오염이란 말인가요?
치료 전 5개의 개별 기간 동안 온도를 측정합니다. 기간 중 하나가 스트레스 요인이 적용될 때의 위치와 일치합니까? 그렇다면 이 기간은 일치하는 쌍 테스트와 관련된 유일한 기간입니다.
치료 전에는 여러 번 측정할 수 있지만 치료 후에는 한 번만 측정하는 이유는 무엇입니까? 또한 다중 측정은 복제, 시계열 또는 다른 무엇을 나타냅니까?
문제를 거의 이해하고 있습니까?
