実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？3つのサンプリング時点で化学物質に対する母集団の応答をテストする実験があります。 これらの時点での測定値は、テスト母集団に大きな影響を与える投与量です。
最初と最後の時点（中間の時点も）での測定値が通常等しいか異なるかを知りたいです。 結果が通常、後の時点（2または3）を表す場合は、サンプリングポイント1で実験を終了することで費用を節約できます。 私はこの分析をしたい100の化学物質のテストの大規模なデータセットを持っています
私はこれを構築することに途方に暮れていて、さまざまなアプローチで遊んで何時間も費やしています。 効果のある投与量の値はランダムではなく、実験で選択した投与量の範囲に依存し、効果の大きさはその特定の化学物質に対する生物の反応の関数であるため、反復測定分散分析は正しくありません。 また、ログ変換後もデータは非正規です。実験期間中、値が同じか異なるかを気にします
ここでは、離散値が「同じかどうか」のカイ2乗が正しいのではないでしょうか。 おそらく合意統計ですが、それは2つのタイムケースでのみ機能します。 値が3つの時点で同じか異なるかを気にします
これが現在の構造です
効果のある投与量
10日目20日目30日目
Chem x .5 .5 .3
化学21.2
Chem z 1 .15 .15
分析Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？相互作用を伴う固定効果としてChemとDayを使用して、分析を双方向ANOVAとして設定します。 つまり、Chem、Day、Yの3つの列です。 次に、[分析]> [モデルの適合]を選択します。 Yを選択してYをクリックします。ChemとDayを選択し、マクロ>階乗をクリックします。 [実行]をクリックします。
DayおよびChem * Dayの用語の効果テストを評価します。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？そのようにしようとすると、過剰適合になります。 いくつかのテストでは2番目の時点が欠落しており、サンプリングポイント間で測定値が変化しなかった場合、値の多くは繰り返されます。 それがこの結果につながるのかどうか疑問に思います。 日変数のDFがないのは非常に奇妙です。 助言がありますか？ ありがとうございました！
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？ごめんなさい。 双方向ANOVAモデルは最も効率的ではなく、限られたデータしか得られません。 レプリケーションがないため、最初のアプローチではモデルが飽和状態になります。
代わりに、Dayを連続線形固定効果として扱うのが妥当です。Dayのモデリングタイプが、名目または順序ではなく、連続であることを確認してください。 次に、最初に説明したのと同じ手順に従います。 次のような結果が得られるはずです。
これらの結果は、化学レベル間で応答に違いがあることを示唆していますが、日は有意差を生じません。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？日を継続的に変更する場合でも、過剰適合になります。
興味深いことに、農薬のタイプ（名目分類）の下でネストされた変量効果として農薬をモデル化し、反復測定混合モデルのように比較を構造化すると、意味のある結果が得られます。
私の一部は、この場合、農薬はランダムであってはならないと考えているので、私は矛盾した考えです。 しかし、多分私が興味を持っている質問はそうあるべきです。
Re：実験をいつ終了するかを決定するためのテストを選択しますか？
ネストされた双方向分散分析が私のニーズに合うと思います。 しかし、なぜネストされていないものに過剰適合したのだろうか？ あなたが考えを持っているなら私に知らせてください
