¿Cómo configuro el archivo y ejecuto un ANOVA de medidas repetidas en jmp?
Hice un experimento en el que rastreé la distancia que los animales recorrieron a lo largo del tiempo para tres tratamientos (NCS n=25; CS1 n=24; CS6 n=25). Tomé la distancia promedio para cada grupo por cada período de 1 minuto y la grafiqué para mis tres grupos de tratamiento. Me gustaría hacer un ANOVA de medidas repetidas pero no estoy seguro de cómo configurarlo en jmp y ejecutarlo. Creo que usaría los datos sin procesar en lugar del promedio y haría una nueva prueba para cada intervalo de 1 minuto. Pero algo me dice que necesito todos los datos del gráfico completo en el archivo jmp al mismo tiempo.
Quiero saber si mis dos grupos de tratamiento (CS1h y CS6h) son diferentes de mi control (NCS). Me gustaría saber si la línea en total es diferente y también si cada punto de tiempo individual es diferente. Busqué en la literatura y parece que el ANOVA de medidas repetidas es la estadística a seguir.
Tampoco estoy seguro, dado que algunos de mis animales viajaron 0 milímetros durante un minuto determinado, eso será un problema con las estadísticas.
Soy relativamente nuevo en jmp y no pude encontrar un tutorial para ANOVA de medidas repetidas, así que no estoy seguro de qué botones presionar.Cualquier ayuda sería apreciada. Adjunto archivos e imágenes.
Gracias por explicar todo eso y ayudarme con mis datos. Para responder tu pregunta..
Cada tratamiento se "ejecuta" varias veces.¿Son estos múltiples animales? ¿O el mismo animal "corre" en diferentes períodos de tiempo?
Coloqué un animal en una arena durante 10 minutos y seguí su locomoción. Por ejemplo, animal1 viajó 196 mm durante el primer minuto y entre min1 y min2 animal1 viajó 1595 mm, etc. Entonces, cada punto de datos es una suma de los milímetros recorridos durante ese período de tiempo de 1 minuto. Para el grupo de tratamiento NCS tuve 24 animales diferentes que recibieron el mismo tratamiento. Para el grupo de tratamiento CS1 tuve 24 animales diferentes que recibieron ese tratamiento. Para el grupo de tratamiento CS6 tuve 25 animales diferentes. Entonces, la combinación de tratamientos fue la misma y tiene múltiples puntos de datos, por lo que son repeticiones, como usted dijo.
¿Parece que los promediaste?¿Por qué?
No estoy tan interesado en los individuos. Lo que más me interesa es cómo el tratamiento afecta la locomoción. Por eso los promedié para poder compararlos entre los grupos de tratamiento. Esto parece ser lo que otros en el campo están publicando en la literatura. (Por ejemplo: Figura 4 en Lind et al 2005 Validación de un sistema de seguimiento de vídeo digital para registrar el comportamiento locomotor de los cerdos)
¿Observó la variación dentro del tratamiento antes de promediarlas?
Sé que hay bastante variación dentro de un grupo de tratamiento, por lo que tengo barras de error bastante grandes. También sé que mis datos no se distribuyen normalmente, por eso consideré realizar una prueba de rango de Freedman. Sin embargo, otros en la literatura hicieron un ANOVA de medidas repetidas o al menos algún tipo de ANOVA que no especificaron (por ejemplo: Figura 2B en Martin 2004 Un retrato del comportamiento locomotor en Drosofila determinado por un paradigma de seguimiento de video) Pensé que dado que el tamaño de mi muestra era superior a 20, estaría bien hacer una prueba paramétrica en lugar de una prueba no paramétrica (Rango de Freedman). ¿Estás de acuerdo?
Y busque siempre puntos de datos inusuales antes de resumir.
Sé que durante algunos minutos es posible que un animal determinado no se mueva en absoluto (0 mm de recorrido). Esto genera máximos/minutos grandes y barras de error grandes, pero como ocurrió en todos los grupos de tratamiento, pensé que estaba bien promediar los datos de cada grupo de tratamiento para cada minuto.
Promediar los datos en 10 minutos : Tengo un gráfico diferente que captura esta idea (cuadro adjunto y diagrama de bigotes)
Desviación Estándar : No informo este número pero sí mostré el SEM en mis barras de error
Mínimo máximo : Muestro esto en mi diagrama de caja y bigotes, que está separado del gráfico de líneas en el que estoy trabajando ahora.
Pendiente de la recta: Creo que sería interesante analizar esto, ya que parece que en todos los grupos los animales tienden a moverse menos a medida que pasa el tiempo. Probablemente tendría que encontrar la línea que mejor se ajuste.
Gracias por mostrarme cómo configurar mis datos en el documento apilado que me enviaste. Eso fue muy útil.
"JMP ofrece múltiples métodos para analizar medidas repetidas: un enfoque multivariado de medidas repetidas, un enfoque univariado de parcela dividida y una capacidad adicional a través de JMP® Pro para realizar dicho análisis con la personalidad del modelo mixto dentro de la plataforma Fit Model". No estoy seguro de cuál de estos métodos utilizar. Parece que el complemento ANOVA de medidas repetidas factoriales completas podría resultar útil si sabe lo que está haciendo. Planeo aprender a usarlo ya que tengo 35 gráficos más muy similares a este para los cuales necesito hacer estadísticas.
Muchas gracias por toda su ayuda. Realmente lo aprecio.
Esta pregunta es común. Lea esta nota técnica de JMP sobre medidas repetidas .
Kat, algunas preguntas/comentarios... Cada tratamiento se "ejecuta" varias veces. ¿Son estos múltiples animales? ¿O el mismo animal "corre" en diferentes períodos de tiempo? Posiblemente se trate de eventos independientes y, por tanto, se pueden utilizar en el modelo. ¿Parece que los promediaste? ¿Por qué? ¿Observó la variación dentro del tratamiento antes de promediarlas? Y busque siempre puntos de datos inusuales antes de resumir.
Con respecto a los puntos de datos repetidos, estos son mis pensamientos:
1. La cuestión de las repeticiones siempre tiene que ver con lo que estaban haciendo los tratamientos. Si la combinación de tratamientos fue la misma y tiene varios puntos de datos, normalmente se trata de repeticiones. Estos no deben considerarse eventos independientes. Si los tratamientos cambian entre puntos de datos, los llamamos unidades experimentales y pueden tratarse como eventos independientes.
2. La pregunta de qué hacer con los múltiples puntos de datos no tiene una respuesta definitiva. Depende de lo que desee que describan esos puntos de datos, cuantitativamente. Aquí hay algunas posibilidades:
- Tome el promedio de los datos (durante los 10 minutos). Esto describe la tendencia central de los 10 minutos de datos.
- Tome la desviación estándar de los datos. Esto describe la variabilidad relacionada con los 10 minutos.
- Tome los valores mínimo o máximo. Posiblemente para observar los extremos del tratamiento.
- Toma la pendiente de la recta que pasa por los datos. Esto podría describir la tasa de cambio.
3. Para obtener estadísticas resumidas, puede apilar las columnas de 10 minutos y luego resumir la columna apilada por tratamiento.
Adjunté las tablas de datos apilados y resumidos.
