Comment configurer le fichier et exécuter une ANOVA à mesures répétées dans jmp ?
J'ai fait une expérience où j'ai suivi la distance parcourue par les animaux au fil du temps pour trois traitements (NCS n=25 ; CS1 n=24 ; CS6 n=25). J'ai pris la distance moyenne pour chaque groupe pour chaque période d'une minute et je l'ai représentée graphiquement pour mes trois groupes de traitement. J'aimerais faire une ANOVA à mesures répétées, mais je ne sais pas comment la configurer dans jmp et l'exécuter. Je pense que j'utiliserais les données brutes au lieu de la moyenne et ferais un nouveau test pour chaque intervalle d'une minute. Mais quelque chose me dit que j'ai besoin de toutes les données de l'ensemble du graphique dans le fichier jmp en même temps.
Je veux savoir si mes deux groupes de traitement (CS1h et CS6h) sont différents de mon contrôle (NCS). Je voudrais savoir si la ligne au total est différente et aussi si chaque instant individuel est différent. J'ai regardé dans la littérature et il semble que l'ANOVA à mesures répétées soit la statistique à faire.
Je ne sais pas non plus, puisque certains de mes animaux ont parcouru 0 millimètre pendant une certaine minute, si cela posera un problème avec les statistiques.
Je suis relativement nouveau sur jmp et je n'ai pas trouvé de tutoriel pour une ANOVA à mesures répétées, donc je ne sais pas sur quels boutons appuyer.Toute aide serait appréciée. J'ai joint des fichiers et des photos.
Merci d'avoir expliqué tout cela et de m'avoir aidé avec mes données. Pour répondre à tes questions..
Chaque traitement est « exécuté » plusieurs fois.S'agit-il de plusieurs animaux ? Ou le même animal « court » sur des périodes différentes ?
J'ai placé un animal dans une arène pendant 10 minutes et j'ai suivi sa locomotion. Par exemple, animal1 a parcouru 196 mm pendant la première minute et entre min1 et min2, animal1 a parcouru 1595 mm, ect. Ainsi, chaque point de données est une somme des millimètres parcourus pendant cette période d'une minute. Pour le groupe de traitement NCS, j'avais 24 animaux différents qui ont reçu le même traitement. Pour le groupe de traitement CS1, 24 animaux différents ont reçu ce traitement. Pour le groupe de traitement CS6, j'avais 25 animaux différents. La combinaison de traitements était donc la même et comportait plusieurs points de données, ce sont donc des répétitions, comme vous l'avez dit.
On dirait que vous avez fait une moyenne ?Pourquoi?
Je ne m'intéresse pas vraiment aux individus. Ce qui m'intéresse surtout, c'est la manière dont le traitement affecte la locomotion. C’est pourquoi j’ai fait une moyenne afin de pouvoir comparer les groupes de traitement. Il semble que ce soit ce que d’autres acteurs du domaine publient dans la littérature. (Par exemple : Figure 4 dans Lind et al 2005 Validation d'un système de suivi vidéo numérique pour enregistrer le comportement locomoteur des porcs)
Avez-vous examiné la variation au sein du traitement avant de faire la moyenne ?
Je sais qu'il y a pas mal de variations au sein d'un groupe de traitement, c'est pourquoi j'ai des barres d'erreur assez grandes. Je sais également que mes données ne sont pas normalement distribuées, c'est pourquoi j'ai envisagé de faire un test de Freedman's Rank. Cependant, d'autres dans la littérature ont réalisé une ANOVA à mesures répétées ou au moins une sorte d'ANOVA qu'ils n'ont pas précisée (par exemple : Figure 2B dans Martin 2004 A portrait of locomotor behavior in Drosophile déterminé par un paradigme de suivi vidéo), j'ai pensé que puisque la taille de mon échantillon était supérieure à 20, il serait acceptable de faire un test paramétrique au lieu d'un test non paramétrique (Freedman's Rank). Êtes-vous d'accord?
Et recherchez toujours les points de données inhabituels avant de résumer.
Je sais que pendant quelques minutes, un animal donné peut ne pas bouger du tout (0 mm parcouru). Cela donne des valeurs maximales/minutes élevées et de grandes barres d'erreur, mais comme cela s'est produit dans tous les groupes de traitement, j'ai pensé qu'il était acceptable de faire la moyenne des données de chaque groupe de traitement pour chaque minute.
Faire la moyenne des données sur 10 minutes : J'ai un graphique différent qui capture cette idée (boîte ci-jointe et tracé des moustaches)
Écart-type : Je ne signale pas ce numéro mais j'ai montré le SEM dans mes barres d'erreur
Min max : Je montre cela dans mon diagramme en boîte et en moustaches qui est distinct du graphique linéaire sur lequel je travaille actuellement
Pente de la ligne : Je pense que ce serait intéressant à étudier car il semble que dans tous les groupes, les animaux ont tendance à moins bouger avec le temps. Il faudrait probablement que je trouve la ligne la mieux adaptée.
Merci de m'avoir montré comment paramétrer mes données dans le document empilé que vous m'avez envoyé. Cela a été très utile.
« JMP propose plusieurs méthodes pour analyser les mesures répétées : une approche de mesures répétées multivariées, une approche univariée de parcelles divisées et une fonctionnalité supplémentaire via JMP® Pro pour effectuer une telle analyse avec la personnalité de modèle mixte au sein de la plateforme Fit Model. » Je ne sais pas laquelle de ces méthodes utiliser. Il semble que le complément ANOVA à mesures factorielles répétées complètes puisse être utile si vous savez ce que vous faites. J'ai l'intention d'apprendre à l'utiliser car j'ai 35 autres graphiques très similaires à celui-ci pour lesquels je dois faire des statistiques.
Merci beaucoup pour ton aide. J'apprécie vraiment cela.
Cette question est courante. Veuillez lire cette note technique JMP sur mesures répétées .
Kat, Quelques questions/commentaires... Vous faites « exécuter » chaque traitement plusieurs fois. S'agit-il de plusieurs animaux ? Ou le même animal « court » sur des périodes différentes ? Il s'agit éventuellement d'événements indépendants et peuvent donc être utilisés dans le modèle. On dirait que vous avez fait une moyenne ? Pourquoi? Avez-vous examiné la variation au sein du traitement avant de faire la moyenne ? Et recherchez toujours les points de données inhabituels avant de résumer.
Concernant les points de données répétés, voici mes réflexions :
1. La question des répétitions est toujours liée à l’effet des traitements. Si la combinaison de traitements était la même et que vous disposez de plusieurs points de données, il s’agit généralement de répétitions. Ceux-ci ne doivent pas être considérés comme des événements indépendants. Si les traitements changent entre les points de données, nous appelons ces unités expérimentales et pouvons être traités comme des événements indépendants.
2. La question de savoir quoi faire avec les multiples points de données n’a pas de réponse définitive. Cela dépend de ce que vous voulez que ces points de données décrivent, quantitativement. Voici quelques possibilités :
- Faites la moyenne des données (sur les 10 minutes). Ceci décrit la tendance centrale des 10 minutes de données.
- Prenez l'écart type des données. Ceci décrit la variabilité liée aux 10 minutes.
- Prenez les valeurs Min ou Max. Peut-être pour examiner les extrêmes du traitement.
- Prenez la pente de la ligne passant par les données. Cela pourrait décrire le taux de changement.
3. Afin d'obtenir des statistiques récapitulatives, vous pouvez empiler les colonnes de 10 minutes, puis résumer la colonne empilée par traitement.
J'ai joint les tableaux de données empilés et résumés.
