ANOVA avec facteurs à mesures répétéesBonjour,
Je souhaite construire un modèle pour analyser les résultats d'une expérience que j'ai réalisée, la structure de l'expérience telle que montrée sur l'image. 
J'ai deux traitements, chaque traitement contient 5 ruches, de chaque ruche j'ai choisi 6 abeilles, j'ai donné à chaque abeille une tâche qu'elle a effectuée 8 essais.
J'ai mesuré le temps nécessaire pour réaliser chaque essai.
Je considère les abeilles et les ruches comme un effet aléatoire, chaque essai comme une mesure répétée, et peut-être même chaque abeille comme une mesure répétée de la ruche (je ne sais pas trop comment gérer cela).
J'apprécierais des conseils pour construire le bon modèle, si c'est le cas, je ne veux pas utiliser MANOVA.
Merci.
Analyse et modélisation de données de baseIngénierie de la qualité et des procédésPartage et communication des résultatsRe : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesMerci de m'avoir prévenu, @ron_horne Ces données sont intéressantes. Je me demande si l'ID d'essai signifie quelque chose. Je joins un tableau de données modifié, avec "essai" traité comme numérique, continu. J'ai ajouté une colonne, qui calcule la différence entre time7 et time6. J'ai ajouté 4 scripts de création de graphes.
Voici le premier tracé, time6 vs trial ID, par ruches, coloré par traitements.
Ci-dessous, le deuxième tracé. La même chose, mais j'ai ajusté des lignes droites simples pour chaque abeille.
Si l'ID d'essai signifie en fait l'ordre, ce sont des intrigues intéressantes pour moi. Ils peuvent représenter ce que vous entendez par "En général, il semble qu'il y ait un apprentissage d'essai en essai." Abeilles intelligentes 
Re : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesSalut @Erez ,
dans le passé, nous avons eu cette discussion Analyse de survie à mesures répétées
il peut avoir des informations utiles selon la façon dont vous voyez les données en main.
en outre, serait-il utile d'analyser également les données en nombre (nombre de fleurs) ? pourrait-il avoir un Loi de Poisson ? Répartition gamma ?
peut-être @peng_liu a une façon utile de voir cela.
Re : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesMerci les gars, vos conseils m'aident beaucoup (surtout Victor_G qui met l'accent sur ses démarches, puisque je ne suis pas un expert de JMP).
En ce qui concerne l'abeille complète la tâche, je vais devoir donner plus de détails.
L'abeille entre dans la chambre avec 8 fleurs artificielles, j'ai défini la visite dans toutes les fleurs comme succès à la tâche.
Trouver la première fleur se produit presque immédiatement, trouver la dernière fleur est le plus difficile car il y a de fortes chances que l'abeille atteigne la fleur qu'elle a déjà visitée (la quantité de récompense dans chaque fleur est très petite donc l'abeille finalement passera par toutes les fleurs avant de retourner à la ruche).
Tous les événements sont enregistrés afin que je puisse savoir quand l'abeille atteint le premier fleur , deuxième etc...
Parce qu'atteindre la dernière fleur est le plus difficile, il y a beaucoup de "bruit" dans le la mesure .
Les données que j'ai fournies au début montrent le temps qu'il a fallu pour atteindre la fleur numéro 7, maintenant J'ai aussi ajouté le temps pour atteindre la fleur 6.
En général il semble qu'il y a un apprentissage d'essai en essai.
Je suis intéressé à rechercher s'il y a une différence entre les traitements, la différence peut être le temps nécessaire pour terminer la tâche ou la différence dans la variance entre les groupes (peut-être votre suggestion sur ce qu'il faut rechercher).
Remercier.
Re : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesSalut @Erez ,
merci de fournir des informations complètes sur votre cas, cela aide beaucoup à obtenir de bonnes réponses de la part de la communauté.
En plus des réponses précédentes, j'aime toujours jouer visuellement avec les données avant de les mettre dans un modèle plus complexe (comme Ajuster y par x, c'est-à-dire le temps par toutes les autres colonnes).
Pour moi, il semble qu'il y ait une dépendance claire du temps sur le procès, cela signifie qu'il y a une courbe d'apprentissage. Il ne s'agit donc pas simplement de mesures répétées avec la même valeur attendue. Il peut être possible de mettre des essais dans le modèle ou de filtrer les trois derniers essais pour évaluer les résultats pour les abeilles entraînées, etc.
Re : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesSalut @Erez ,
Vous pouvez essayer ceci comme première tentative : Complément ANOVA à mesures répétées factorielles complètes
sinon, d'après mon expérience avec la mesure du temps nécessaire aux animaux pour effectuer des tâches, il y a toujours un problème de distribution. est-il plafonné ? ont-ils tous terminé la tâche ? le considérez-vous comme "l'heure de l'événement" ?
faites-nous savoir si nous sommes dans la bonne direction.
Ron
Re : ANOVA avec facteurs de mesures répétéesSalut @Erez ,
Je pense que ce qui peut être bon avant de construire un modèle peut être d'évaluer la répétabilité/reproductibilité de vos essais, pour vérifier si votre signal est plus important que le "bruit" des mesures.
Lorsque vous regardez vos résultats avec la plate-forme "Variability Gauge Chart" (script 1., avec "bee" comme "Part, Sample ID", et "treatment" et "hive" comme variables "X, Grouping", "time" comme "Y, Response" et en choisissant Nested comme type de modèle), je peux voir des informations très intéressantes :
- En ce qui concerne les composantes de la variance, 58 % de la variabilité provient de la répétabilité, 25,6 % de la pièce à pièce (abeille) et 16,4 % de la reproductibilité. C'est donc une première indication qu'il y a beaucoup de variance sur la mesure.
- En regardant les tests d'hétérogénéité de la variance, on peut voir que le "traitement" a une variance différente selon qu'il s'agit d'un traitement 1:1 ou 5:1. Il pourrait donc y avoir quelque chose à rechercher plus tard ici.
- En regardant le Gauge R&R Mean Plot, on peut voir une légère augmentation du temps en fonction du traitement. Un autre indice que quelque chose pourrait être intéressant à rechercher ici.
Alors en regardant maintenant la plateforme "Fit Y by X", vous pouvez essayer l'hypothèse que le temps de réaction des abeilles sera différent selon le traitement. Il y a deux options ici :
- Faites l'analyse avec le temps comme Y et le traitement comme X (script 2.1), vérifiez que les variances sont égales (elles ne le sont pas), et choisissez un test non paramétrique puisque les distributions ne sont pas normalement distribuées, et vous finirez jusqu'au test de Wilcoxon montrant une p-value significative : il y a une différence significative dans le temps selon le traitement.
- Faites l'analyse avec log(time) comme Y et traitement comme X (script 2.2), cette fois les variances sont équivalentes et les distributions sont normalement distribuées, vous pouvez donc faire un test t de Student et voir à nouveau une valeur p significative.
Je pense que ces premières analyses peuvent être utiles avant de commencer à modéliser l'ensemble du processus.
J'ai enregistré les scripts dans votre table de données JMP pour effectuer l'analyse que j'ai décrite.
En espérant que cela vous aidera pour le début de votre projet,
