Confrontando 5 medie di una piccola dimensione del campioneHo campionato il comportamento degli animali per circa 37 ore in 20 giorni esponendoli a 5 diversi "trattamenti". I trattamenti erano strutture diverse e volevo vedere come li usavano, specialmente con quale frequenza li usavano. Cambierei il "trattamento" ogni due giorni per un totale di due prove per trattamento. C'erano un totale di 10 soggetti di studio e non sono stati esposti al trattamento per lo stesso periodo di tempo (semplicemente perché non erano sempre disponibili) e non ho avuto i trattamenti per lo stesso periodo di tempo (ad es. eventi).
Voglio confrontare il tasso medio di eventi (chiamiamolo eventi di incrocio) tra i trattamenti e vedere se c'è una differenza statisticamente significativa tra questi. Ho calcolato il tasso di eventi dato che i trattamenti non sono stati campionati per lo stesso periodo di tempo e anche i soggetti dello studio non sono stati esposti ai trattamenti per lo stesso periodo di tempo.
Ho: il tasso medio di attraversamento è lo stesso per ogni trattamento.
Ha: Il tasso medio di attraversamento non è lo stesso per ogni trattamento.
Ho organizzato i miei dati in questo modo per confrontare i mezzi (questo è solo un breve esempio, non i dati reali):
| Giorno | Trattamento | Eventi | Tempo campionato (min) | Tasso di eventi |
| 1 | UN | 3 | 85 | 0,035 |
| 2 | UN | 2 | 60 | 0,033 |
| 3 | B | 0 | 75 | 0.00 |
| 4 | B | 7 | 115 | 0.06 |
| 5 | C | 12 | 125 | 0,096 |
| 6 | C | 1 | 90 | 0,011 |
| 7 | UN | 0 | 200 | 0.00 |
| 8 | UN | 2 | 110 | 0,018 |
| 9 | D | 6 | 120 | 0.05 |
| 10 | D | 5 | 105 | 0,047 |
Dato che ho cinque mezzi per confrontare ho deciso di condurre un test di Kruskal-Wallis (i miei dati non sono distribuiti normalmente) e utilizzare la correzione di Bonferroni. Tuttavia, quando lo eseguo, dice "piccole dimensioni del campione. Fare riferimento alle tabelle statistiche per i test piuttosto che all'approssimazione su grandi campioni." Dovrei organizzare i miei dati in modo diverso? Ad esempio per materia di studio invece che per traversate diurne? Ciò mi darebbe circa 50 righe di dati e includerebbe quella variazione individuale invece di raggruppare tutto di giorno. Devo semplicemente passare alle tabelle statistiche? Mi chiedo quale sarebbe l'approccio migliore per questo.
Grazie! Fammi sapere qualsiasi domanda.
AnalisiTabella datiAltroScriptingRe: Confrontare 5 medie di una piccola dimensione del campioneQuesto sembra essere un classico caso di regressione loglineare di Poisson. JMP lo fornisce tramite un modello lineare generalizzato (GLM). Modelli direttamente il conteggio degli eventi. Ho copiato i tuoi dati in una tabella dati JMP.
Il tempo di osservazione variava per ogni trattamento. Questa variazione è nota come "opportunità" ed è modellata con un offset. L'offset è il log (opportunità).
Quindi seleziona Analizza > Adatta modello e modifica la finestra di dialogo di avvio in modo che assomigli a questa.
Ecco i risultati della regressione.
L'effetto dei trattamenti non è significativo con alfa = 0,05 (Whole Model Test e Effect Test). L'"eccessiva dispersione" è significativa, il che significa che la varianza è maggiore del previsto per una distribuzione di Poisson della risposta. Anche la devianza è significativa, il che indica la mancanza di adattamento. Potrebbero esserci variabili in agguato che stavano cambiando insieme ai trattamenti.
