Hicimos un estudio de marketing para nuestro producto que, por cierto, parece mostrar un fuerte efecto del tratamiento clínico (los participantes tenían menos dolor al final que al principio) y me ofrecieron como voluntario para hacer el análisis estadístico.
Hice una prueba T pareada en la línea de base frente a las puntuaciones de dolor de la semana 8 (Modelado especializado -> Pares emparejados ->) con valores de p muy bajos.
Sin embargo, me volví ambicioso (porque JMP lo hace muy fácil) y comparé la línea de base con 4 semanas, luego la línea de base con 8 semanas y 4 semanas con 8 semanas.Todos mostraron significancia, pero la diferencia entre 4 y 8 semanas nunca fue clínicamente relevante.
Entonces, cuando llegó el momento de la publicación, el revisor dijo que debería haber usado "ANOVA de medidas repetidas unidireccionales" porque tenía tres puntos de tiempo.que parecía bastante justo (más o menos)?
gran problema--- No puedo entender cómo ejecutar la prueba ANOVA. Los histogramas y diagramas de caja muestran visualmente que hay una diferencia (medias 2.8 vs 2.76 S dev 1.6, 1.1).Los datos están en tres columnas de puntuaciones de dolor (variables continuas (0-10)).
¿Cómo puedo hacer que JMP compare mis columnas? ¿Son significativamente diferentes?
Disculpas si esta es una pregunta realmente tonta, pero mis revisores necesitan ver algo ...
Gracias por cualquier ayuda que cualquiera pueda ofrecer.
Pedro
¡Hola, PeterD!
Primero, debe explorar el tema Medidas repetidas en el Índice de estadísticas en Ayuda.Seguir la Ayuda del tema le sugerirá el formato de datos que necesita y le ayudará a comprender el análisis.La ayuda puede ser realmente útil.
En segundo lugar, las medidas repetidas son una especie de "trabajo pesado" estadístico en el mejor de los casos.Cambiar su plan de análisis después de que el experimento ha sido diseñado y ejecutado es no la mejor de las circunstancias.Por lo que puedo decir, me temo que su revisor ha identificado correctamente un problema con su análisis, pero no es necesariamente fácil de recuperar y los resultados que logre salvar pueden no ser técnicamente útiles.Idealmente, debería haber consultado a un estadístico antes de diseñar y ejecutar su experimento y podría haber ayudado a identificar los problemas con su plan antes, pero ciertamente le recomendaría que consulte a uno ahora y tal vez pueda recuperarse.
Buena suerte.
