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Discussione |
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MoonyDM
Nuovo Arrivato
3 Messaggi |
 Inserito il - 16 agosto 2012 : 16:05:32
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Quale analisi statistica effettuare?!
Nel mio disegno sperimentale ho un numero X di soggetti esposti a differenti concentrazioni di CO2. Per ognuno ho contato il numero di uova prodotte ogni giorno per una settimana. Ora devo verificare se c'è o no un effetto della CO2.
Sto pensando di utilizzare una ANOVA per misure ripetute, poichè sono sempre le stesse femmine a produrre le uova nei 7giorni consecutivi.
Il fattore "within subject" è il numero cumulativo di uova prodotte per ogni giorno e quello "between subject" la concentrazione di CO2.
Che dite, può andare bene?!
Nella lettura risultati però non mi interesserà l'effetto within-sbj, cioè l'effetto della variabile "giorno", ma solo quello between-sbj della CO2.
Ho pensato di usare un approccio a misure ripetute poichè utilizzo le stesse femmine ogni giorno, quindi non sarebbero delle misure indipendenti (necessarie x una ANOVA non fattoriale).
Mi sembra che l'idea regga, però vorrei conferma da voi più esperti!
Grazie!!! 
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
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cloudany
Nuovo Arrivato
17 Messaggi |
Inserito il - 17 agosto 2012 : 12:08:36
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| Beh si l'idea sta in piedi anche perchè il test ANOVA permette di misurare la variabilità del gruppo e fra i gruppi. Ti consiglio però di tentare più test , se puoi, e di non rimanere con un solo dato , questo serve per confrontare i vari risultati. |
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Glubus
Utente Junior
156 Messaggi |
Inserito il - 18 agosto 2012 : 08:13:36
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L'idea è corretta: devi usare un modello ad efetti misti.
Come considerazione generale ti metto in guardia per il fatto che la variabile che osservi è intrinsecamente discreta e non può assumere valori negativi. Non so a che specie tu ti riferisca e questa mia considerazione potrebbe non essere pertinente nel caso di animali che producono numeri enormi di uova ma, generalmente, le variabili costituite da conteggi poco si adattano ad essere tratatte con modelli lineari come l'ANOVA, per il fatto che valore atteso e varianza non sono fra loro indipendenti. Attento quindi, oltre alla possibile dipendenza seriale (con pochi punti non puoi fare molto ma con 7 osservazioni potresti provare a modellarla, dato che osservazioni fra giorni vicini sullo stesso soggetto non saranno indipendenti) anche alla omogeneità della varianza, pena la violazione degli assunti della ANOVA.
E tanti saluti anche all'incognita ;)
Stefano
Citazione:
Messaggio inserito da MoonyDM
Quale analisi statistica effettuare?!
Nel mio disegno sperimentale ho un numero X di soggetti esposti a differenti concentrazioni di CO2. Per ognuno ho contato il numero di uova prodotte ogni giorno per una settimana. Ora devo verificare se c'è o no un effetto della CO2.
Sto pensando di utilizzare una ANOVA per misure ripetute, poichè sono sempre le stesse femmine a produrre le uova nei 7giorni consecutivi.
Il fattore "within subject" è il numero cumulativo di uova prodotte per ogni giorno e quello "between subject" la concentrazione di CO2.
Che dite, può andare bene?!
Nella lettura risultati però non mi interesserà l'effetto within-sbj, cioè l'effetto della variabile "giorno", ma solo quello between-sbj della CO2.
Ho pensato di usare un approccio a misure ripetute poichè utilizzo le stesse femmine ogni giorno, quindi non sarebbero delle misure indipendenti (necessarie x una ANOVA non fattoriale).
Mi sembra che l'idea regga, però vorrei conferma da voi più esperti!
Grazie!!!
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 18 agosto 2012 : 09:58:27
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Citazione:
il fatto che la variabile che osservi è intrinsecamente discreta e non può assumere valori negativi.
In questo caso non conviene allora usare un modello log-lineare per eliminare i valori negativi? |
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MoonyDM
Nuovo Arrivato
3 Messaggi |
Inserito il - 18 agosto 2012 : 11:07:21
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Grazie a tutti per le risposte! Mi avete confortato! (ci ho messu un sacco prima di comicniare le analisi perchè ho dovuto studiarmi -da sola e praticamente da zero- sia la teoria di statistica che come usare il programma (SPSS). Non è stato tempo perso almeno! :)
@Globus: i miei animaletti effettivamente non hanno prodotto un gran numero di uova.. Però Levene mi dice che le varianze sono omogenee, a parte un giorno che P=0.047, però qualsiasi trasformazione applichi ai dati non raggiungo un valore accettabile di p. Però i tutor della tesi mi hanno detto che, essendo un solo valore su 7 e leggermente sotto lo 05 posso tenerlo così..
Essendo conteggi seriali che tipo di analisi mi consiglieresti? posso provare a fare la controprova! :) |
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Glubus
Utente Junior
156 Messaggi |
Inserito il - 18 agosto 2012 : 11:56:12
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Lascia perdere i test di omogeneità, come minimo hanno dei problemi di potenza, verifica piuttosto graficamente se la dispersione aumenta con il valore medio. Nel caso che la dispersione aumenti (o diminuisca) nei giorni e/o con al Co2 hai diverse possibilità: trasformazione logaritmica della variabile dipendente, applicare un qualche criterio di ponderazione o ricorrere ad un glmm (generalized linear mixed effects model) se, ad esempio la variabile dipendente può essere pensata come realizzazione di una v.c. di poisson.
Per capire: di quante uova parliamo (se sono galline dubito che l'ANOVA si adeguata  ).
La dipendenza seriale si può modellare, all'interno di un modello lineare (o lineare generalizzato) ad effetti misti, imponendo ai residui una qualche struttura di autocorrelazione (pensando ad esempio che la correlazione fra misure sullo stesso soggetto decada esponenzialmente).
Come vedi ci sono infinit modi di complicare un disegno apparentemente semplice, ...
Citazione:
Messaggio inserito da MoonyDM
Grazie a tutti per le risposte! Mi avete confortato! (ci ho messu un sacco prima di comicniare le analisi perchè ho dovuto studiarmi -da sola e praticamente da zero- sia la teoria di statistica che come usare il programma (SPSS). Non è stato tempo perso almeno! :)
@Globus: i miei animaletti effettivamente non hanno prodotto un gran numero di uova.. Però Levene mi dice che le varianze sono omogenee, a parte un giorno che P=0.047, però qualsiasi trasformazione applichi ai dati non raggiungo un valore accettabile di p. Però i tutor della tesi mi hanno detto che, essendo un solo valore su 7 e leggermente sotto lo 05 posso tenerlo così..
Essendo conteggi seriali che tipo di analisi mi consiglieresti? posso provare a fare la controprova! :)
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