Esta é a descrição do meu estudo. Estou experimentando três plantas: A, B e C. Essas plantas devem reduzir a glicose no sangue para pacientes diabéticos. Quero determinar qual dessas três plantas tem um efeito mais longo na redução da glicose no sangue após uma única administração em ratos. Isso é feito medindo a glicose no sangue de camundongos em 7 momentos (dia 1, 2, 3, 5, 7, 10 e 14). Portanto, existem 4 grupos (não tratados, tratados com A, tratados com B e tratados com C). Para cada grupo foram utilizados 3 ratos (n = 3). Meus objetivos são:
- Determinar se o efeito de cada tratamento é significativo em comparação com o não tratado.
- Comparar o efeito do entre os grupos para cada dia.
- Determinar qual grupo tratado tem o efeito mais longo após 14 dias.
Minha solução é usar ANOVA bidirecional, pois existem mais de 2 grupos e quero comparar os grupos a cada dia e, finalmente, o efeito geral.
Este é o método correto? Poderei classificar qual será a melhor planta seguida pela 2ª e pela 3ª? Ou devo usar a análise de séries temporais?
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Respostas:
Cada mouse é amostrado em sete momentos diferentes. Essas são medidas repetidas, e a falta de independência entre essas medidas repetidas viola as suposições da ANOVA bidirecional padrão. Além disso, pode haver diferenças entre os ratos individuais desde o início, e levar em consideração essas diferenças individuais pode ser uma boa idéia.
Se todos os ratos forem muito semelhantes em sua resposta, e o tempo em si não afetar muito o nível de glicose no sangue, isso poderá ser analisado com uma ANOVA de duas vias, mas eu prefiro uma ANOVA de medidas repetidas ou, geralmente, uma abordagem de regressão de modelo misto.
No entanto, a maioria dos (bons) pacotes de software estatístico oferece a possibilidade de ajustar uma ANOVA bidirecional, mas nem todos contêm a funcionalidade para ajustar-se a um modelo misto. Você não menciona o software ao qual tem acesso, mas isso também pode ser um fator limitante.
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O tamanho da sua amostra é pequeno, portanto, você pode ter vários pequenos problemas sem atender às suposições, mas tente isso ...
A repetição bidirecional mede a anova com o grupo como entre os sujeitos IV e o tempo como entre os sujeitos IV. Certifique-se de incluir efeitos de interação. Você pode encontrar problemas com esfericidade (teste de mauchly)
Quando a injeção ocorreu? Se fosse depois do dia 1, uma opção que eu preferiria seria executar medidas repetidas nos dois sentidos, incluindo o dia 1 como covariável.
Comparar cada grupo e tempo individualmente post-hoc não será muito prático. Se a análise for significativa, eu apenas planto os dados usando gráficos de caixa lado a lado e tiro conclusões com base no que você vê visualmente. Comparar cada grupo independentemente do tempo, no entanto, não deve ser muito difícil.
No item 3, você diz que só está interessado no dia 14. Você pode se livrar de todos os dias entre 1 e 14 e tornar a análise muito mais simples. Mas presumo que isso não seja algo que você queira fazer
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