Как посчитать сдвиг измеряемого пика по времени?

[rempel]

Comments

[anonymous]

А степень заболевания/выздоровления в чем измеряется? Это показатель типа температуры или частотной природы?

[rempel]

Да, цвет шкурки, это типа температуры измерение.

[adn1]

Это ведь две группы мышек (черные и красные)? Тогда это классическая схема 2-факторного анализа с одним внутригруповым фактором (повторы, динамика: 12 уровней, судя по рисунку) и одним межгрупповым фактором (мышки: 2 уровня, черные и красные). Интерес представляет взаимодействие факторов (является ли сдвиг разным, в зависимости от цвета мышек?). Но значимых взаимодействий, скорее всего, и не будет (по 12 замерам). Можно попытаться осмысленно группировать или усреднить эти 12 для каждой группы.
Дерзайте, и напишите, что получиться.
Успехов!

[rempel]

Спасибо, усреднять не получается, потому что при этом теряется statistical power (как это, статистическая мощь)

[nokh]

На мой взгляд черный пик не столько сдвинут, сколько растянут. Да, кроме двухфакторного анализа (факторы: время и группы) ничего лучше в голову не приходит. По поводу значимости взаимодействия факторов: это зависит от того, что отображают усы на графике. Если это стандартная ошибка среднего - может и незначимо будет, но если это 95%-ный доверительный интервал, то в 4 случаях из 12 они для групп не пересекаются и в этом случае взаимодействие обязательно будет значимым. В любом случае нужно считать. Можно еще попробовать непараметрику: посчитать разности между средними в каждой точке, выписать последовательность знаков разностей и проанализировать их фазо-частотным критерием Уоллиса-Мура (проверяет отклонение временной последовательности от случайной). Для оценки именно сдвига очень хорош: с одной стороны будет серия минусов, с другой - серия плюсов. Правда тогда внутригрупповая изменчивость останется невыраженной и точек для такого критерия маловато, но опять-таки, нужно считать. А лучше сочетать оба критерия.

[rempel]

Спасибо! Усы - стандартная ошибка.
Количество мышей - 12 в группе.
Насчёт остального - буду разбираться. Спасибо за советы!
Макс

[gorgonops]

Т.к. Repeated-measures ANOVA вам не очень подходит по причине того, что вы относитесь к фактору "День" как к количественному и поэтому не хотите (как вам советовали выше), усреднять множество его градаций в 2-3, используйте День как ковариату в ANCOVA с подключением случайного фактора "мышь". Логика проста. Как известно, RM-ANOVA, которое исходно отвечает вашему случаю

[adn1]

Перевод повторов в межгрупповой фактор всегда вызывал у меня внутренний протест: это не только не вполне честно... Хотя, что греха таить, временами тоже так поступаю, когда повторов много. В данном же случае я бы разделил повторы на две части: до максимума и после. Тогда, можно надеяться, взаимодействие меж и внутригруппового до максимума и после него будет разным.

[gorgonops]

Конечно, никогда не следует игнорировать внутрииндивидную изменчивость. Но здесь, в рамках GLM, нет никакого греха и протест излишен, когда фактор "мышь" тоже подключается, как я описал. Я же написал: эк-ви-ва-лент-но, т.е.: "то же самое". Я бы даже сказал, если б процедура Repeated Measures GLM не затевала бы полезные надбавочные калькуляции (вроде теста M Бокса и связанные с этим опциональные поправки), без нее теоретически вообще можно было бы обойтись.

[adn1]

Да это понятно, действительно, почти всегда можно найти равноценную альтернативу обработки (но лучше, если метод соответствует дизайну исследования). Главное в моем предложении в другом: в разделении данного периода на отрезки с последующим их сравнением.

[gorgonops]

мышей 12 в группе - это довольно смешно

[adn1]

Когда повторов много - это вполне достойно. В пределе все исследование можно провести на одной мышке (если выживет). Тогда переменная - это "измерение на одной мышке", а case's - это, например, дни. "Так говорил Б.Скинер".