양방향 분산 분석이 적절합니까?

이것은 내 연구에 대한 설명입니다. 저는 A, B, C의 세 가지 식물을 실험하고 있습니다.이 식물들은 당뇨병 환자의 혈당을 낮추어야합니다. 마우스로 한 번 투여 한 후이 세 가지 식물 중 어느 것이 혈당 감소에 더 긴 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 이것은 7 시점 (1 일, 2 일, 3 일, 5 일, 7 일, 10 일 및 14 일)에 마우스로부터 혈당을 측정함으로써 수행된다. 따라서 4 개의 그룹 (비 처리, A 처리, B 처리 및 C 처리)이 있습니다. 각 그룹에 대해 3 마리의 마우스를 사용 하였다 (n = 3). 내 목표는 다음과 같습니다

1. 미처리와 비교하여 각 식물 처리의 효과가 중요한지 여부를 결정합니다.
2. 매일 그룹 간의 효과를 비교합니다.
3. 14 일 후에 어떤 치료 그룹이 가장 긴 영향을 미치는지 확인합니다.

내 솔루션은 2 개 이상의 그룹이 있기 때문에 양방향 분산 분석을 사용하는 것이며 매일 그룹을 비교하고 마지막으로 전체 효과를 원합니다.

이것이 올바른 방법입니까? 두 번째와 세 번째가 뒤 따르는 최고의 식물이 될 순위를 지정할 수 있습니까? 아니면 시계열 분석을 사용해야합니까?

모든 마우스는 7 개의 다른 시점에서 샘플링됩니다. 이는 반복 측정이며,이 반복 측정 간의 독립성이 부족하면 표준 양방향 ANOVA의 가정을 위반합니다. 또한, 처음부터 개별 마우스간에 차이가있을 수 있으며, 이러한 개별 차이를 고려하는 것이 좋습니다.

모든 생쥐의 반응이 매우 유사하고 시간 자체가 혈당 수준에 큰 영향을 미치지 않는다면, 이는 양방향 ANOVA로 분석 할 수 있지만, 반복 측정 ANOVA 또는보다 일반적으로 혼합 모형 회귀 접근법.

그러나 대부분의 (양호한) 통계 소프트웨어 패키지는 양방향 분산 분석에 적합 할 가능성을 제공하지만 혼합 모델에 적합하는 기능을 거의 포함하지는 않습니다. 액세스 할 수있는 소프트웨어는 언급하지 않았지만 이것 또한 제한 요소가 될 수 있습니다.

표본 크기가 작기 때문에 가정을 충족시키지 못하는 다양한 작은 문제가있을 수 있지만 시도해보십시오 .....

2- 웨이 반복 측정은 개체-대상 IV 사이의 그룹 및 개체-대상 IV 내부의 시간으로 anova를 측정합니다. 상호 작용 효과를 포함 시키십시오. 구형에 문제가있을 수 있습니다 (아마도 테스트).

주사는 언제 이루어 졌습니까? 그것이 1 일 이후라면, 선호하는 옵션은 1 일을 공변량으로 포함시켜 2 회 반복 측정 ancova를 수행하는 것입니다.

각 그룹과 시간을 개별적으로 사후 비교하는 것은 그리 실용적이지 않습니다. 분석이 중요하다면, 나란히 박스 플롯을 사용하여 데이터를 플로팅하고 시각적으로 보이는 것에 기초하여 결론을 내립니다. 그러나 시간에 관계없이 각 그룹을 비교하는 것이 너무 어렵지 않아야합니다.

# 3에서는 14 일에만 관심이있는 것처럼 말합니다. 1과 14 사이의 모든 날을 제거하고 분석을 훨씬 간단하게 만들 수 있습니다. 그러나 나는 이것이 당신이하고 싶은 것이 아니라고 생각합니다.