안녕,
이 특정 문제에 대한 많은 리소스를 찾을 수 없었습니다.
문맥:
나는 곤충 출현 (변태 후)에 대해 연구하고 있습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 나타나는 초기 인구의 비율을 기록하고 있습니다.
개인 그룹의 경우 이 현상은 항상 3 매개변수 로지스틱 모델을 따르지만 다른 그룹은 다른 매개변수를 갖습니다.
우리는 치료가 출현 곡선의 매개 변수를 변경하는지 확인하려고 합니다. 하나 또는 여러 매개변수의 중요한 변경 사항은 관련이 있습니다.
예: 사육 공간의 주변 습도를 변경하면 출현이 더 빨라질까요(변곡점, 성장 속도에 미치는 영향)? 개인에게 비용이 발생합니까(점근선에 미치는 영향)?
이 질문에 답하기 위해 우리는 n-1 그룹이 n-1 수준의 처리를 받고 한 그룹은 대조군이 되는 실험을 수행하고 있습니다. 우리는 n개의 "발현 곡선"을 생성하며, 각각은 3-파라미터 벡터로 설명됩니다.
코호트 또는 환경 영향이 있을 수 있음을 알고 있으므로 실험을 m번 반복합니다. 실험(생성된 nxm 곡선) 내에서 각 곡선은 고정된 샘플 크기(일반적으로 약 400명의 개인)에서 모델링됩니다. m은 상대적으로 작습니다(<10)
요인이 곡선의 하나 또는 여러 매개변수에 영향을 미친다는 결론을 어떻게 내릴 수 있습니까?
- 한 가지 옵션은 JMP에 이미 포함되어 있는 "동등성 테스트"(평행성)를 사용하는 것이지만 한 번에 두 개의 곡선만 비교할 수 있습니다. 그들은 레거시 테스트로 설명되며 다소 비난받는 것처럼 보입니다.
- 각 요소를 개별적으로 분석(ANOVA 및 비모수적 등가물)? 곡선의 매개변수 사이에 약간의 상관관계가 있습니다(Pearson의 상관관계로 테스트됨, 2 x 2).
- Manova 접근 방식을 사용합니까? 나는 Manova에 대해 잘 알지 못하므로 주제에 대해 자세히 알아보기 전에 유효한 접근 방식인지 알고 싶습니다.
- 다른 제안?
필요한 경우 일부 샘플 데이터를 공유할 수 있습니다(원시 출현 데이터 또는 매개변수가 있는 테이블).
"각 요소를 개별적으로 분석"은 "각 매개변수를 개별적으로 분석"해야 합니다.
