Confronto di 5 medie di un campione di piccole dimensioniHo 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, soprattutto 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 io non ho seguito i trattamenti per lo stesso periodo di tempo (ad esempio, a causa delle condizioni meteorologiche). eventi).
Voglio confrontare il tasso medio di eventi (chiamiamoli eventi incrociati) tra i trattamenti e vedere se c'è una differenza statisticamente significativa tra questi. Ho calcolato il tasso di eventi considerando che i trattamenti non sono stati campionati per lo stesso periodo di tempo e che 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 ciascun trattamento.
Ah: Il tasso medio di attraversamento non è lo stesso per ciascun trattamento.
Ho organizzato i miei dati in questo modo per confrontare le medie (questo è solo un breve esempio, non dati reali):
| Giorno | Trattamento | Eventi | Tempo campionato (minuti) | Tasso di eventi |
| 1 | A | 3 | 85 | 0,035 |
| 2 | A | 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 | A | 0 | 200 | 0,00 |
| 8 | A | 2 | 110 | 0,018 |
| 9 | D | 6 | 120 | 0,05 |
| 10 | D | 5 | 105 | 0,047 |
Dato che ho cinque mezzi da confrontare, ho deciso di condurre un test Kruskal-Wallis (i miei dati non sono distribuiti normalmente) e di utilizzare la correzione Bonferroni. Tuttavia, quando lo eseguo, viene visualizzato il messaggio "dimensioni del campione di piccole dimensioni. Fare riferimento alle tabelle statistiche per i test anziché all'approssimazione di un campione di grandi dimensioni". Dovrei organizzare i miei dati in modo diverso? Ad esempio per materia di studio invece che per attraversamento giornaliero? Ciò mi darebbe circa 50 righe di dati e includerebbe quella variazione individuale invece di raggruppare tutto per giorno. Dovrei semplicemente basarmi sulle tabelle statistiche? Mi chiedo quale sarebbe l'approccio migliore per questo.
Grazie! Fammi sapere qualsiasi domanda.
Personalizzazione di massaRe: Confronto di 5 medie di una piccola dimensione del campioneAllo stesso modo, un grafico a dispersione dell'evento per tempo rispetto al trattamento non mostra un effetto chiaro.
Re: Confronto di 5 medie di una piccola dimensione del campioneQuesto sembra essere un caso classico per una regressione log-lineare 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 di dati JMP.
Il tempo di osservazione variava per ciascun trattamento. Questa variazione è nota come "opportunità" ed è modellata con un offset. L'offset è il log (opportunità).
Quindi selezionare Analizza > Adatta modello e modificare la finestra di dialogo di avvio in modo che assomigli a questa.
Ecco i risultati della regressione.
L'effetto dei trattamenti non è significativo ad alfa = 0,05 (Whole Model Test e Effect Test). La "sovradispersione" 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 una mancanza di adattamento. Potrebbero esserci variabili in agguato che stavano cambiando insieme ai trattamenti.
