작은 표본 크기의 5개 평균 비교저는 20일 동안 약 37시간 동안 동물 행동을 샘플링하면서 5가지 다른 "치료법"에 노출시켰습니다. 치료법은 구조가 다양해서 어떻게 사용하는지, 특히 얼마나 자주 사용하는지 알고 싶었습니다. 나는 치료 당 총 2번의 시험을 위해 이틀마다 "치료"를 변경할 것입니다. 총 10명의 연구 대상이 있었고 그들은 동일한 시간 동안 치료에 노출되지 않았으며(단순히 항상 이용 가능한 것은 아니었기 때문에) 동일한 시간 동안 치료를 받지 않았습니다(예: 날씨 관련) 이벤트).
저는 처리 간 평균 이벤트 비율(교차 이벤트라고 함)을 비교하고 이들 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하고 싶습니다. 동일한 시간 동안 치료가 샘플링되지 않았고 연구 대상자들도 같은 시간 동안 치료에 노출되지 않았다는 점을 고려하여 사건 발생률을 계산했습니다.
호: 평균 교차율은 각 처리마다 동일합니다.
하: 평균 교차율은 각 처리마다 동일하지 않습니다.
나는 평균을 비교하기 위해 다음과 같이 데이터를 구성했습니다(이것은 실제 데이터가 아닌 간단한 예일 뿐입니다).
| 낮 | 치료 | 이벤트 | 샘플링된 시간(분) | 이벤트 비율 |
| 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 |
비교할 수 있는 방법이 5개 있으므로 Kruskal-Wallis 테스트(내 데이터는 정규 분포가 아님)를 수행하고 Bonferroni 수정을 사용하기로 결정했습니다. 그러나 이것을 실행하면 "작은 표본 크기입니다. 대규모 표본 근사보다는 검정을 위한 통계표를 참조하십시오."라는 메시지가 표시됩니다. 데이터를 다른 방식으로 정리해야 합니까? 요일별 교차가 아닌 연구 주제별 등? 그러면 약 50행의 데이터가 제공되며 매일 모든 것을 통합하는 대신 개인차가 포함됩니다. 단순히 통계표로만 가야 할까요? 이에 대한 최선의 접근 방식이 무엇인지 궁금합니다.
감사합니다! 질문이 있으면 알려주세요.
대량 맞춤화Re: 작은 표본 크기의 5가지 평균 비교마찬가지로 시간당 이벤트 대 처리의 산점도는 명확한 효과를 나타내지 않습니다.
Re: 작은 표본 크기의 5가지 평균 비교이것은 포아송 로그 선형 회귀의 전형적인 사례로 보입니다. JMP는 일반화 선형 모델(GLM)을 통해 이를 제공합니다. 이벤트 수를 직접 모델링합니다. 귀하의 데이터를 JMP 데이터 테이블에 복사했습니다.
관찰 시간은 치료마다 달랐다. 이 변형은 '기회'로 알려져 있으며 오프셋으로 모델링됩니다. 오프셋은 로그(기회)입니다.
그런 다음 Analyze > Fit Model을 선택하고 시작 대화 상자를 다음과 같이 변경합니다.
다음은 회귀 결과입니다.
처리 효과는 알파 = 0.05(전체 모델 테스트 및 효과 테스트)에서 유의하지 않습니다. '과대 산포'는 유의하며, 이는 분산이 응답의 포아송 분포에 대해 예상되는 것보다 크다는 것을 의미합니다. 적합도가 없음을 나타내는 이탈도 중요합니다. 치료와 함께 변화하는 숨어있는 변수가있을 수 있습니다.
