He realizado un estudio en el que he empleado un diseño de medidas repetidas de dos vías para investigar si los sujetos responden a un efecto de tratamiento principal. Lo que me interesa principalmente es saber si los sujetos compensan posteriormente el efecto del tratamiento volviendo a un nivel de control, o si las diferencias iniciales persisten durante la duración del tratamiento (interacción tiempo x tratamiento).
Mis factores:
Tratamiento: Factor entre sujetos (3 niveles)
Tiempo de exposición: medida repetida dentro de los sujetos (4 niveles - no se incluyen los valores previos a la exposición)
Interacción tratamiento x tiempo:
Barras de error = desviación estándar
Mis resultados del ANOVA: Se tuvo en cuenta la esfericidad: p = 0,25. Los valores ajustados indicaban lo mismo.
Los dos efectos principales, "Tratamiento" y "Tiempo", fueron significativos. El efecto del tratamiento tuvo un gran tamaño del efecto (0,4). (sensu Cohen) El tiempo, no es realmente tan interesante por sí mismo, tuvo un tamaño de efecto pequeño (0,08) La interacción no fue significativa (p = 0,3) y tuvo un tamaño del efecto diminuto (0,04).
Mi problema: El gráfico parece mostrar que uno de los niveles de tratamiento interactúa con el tiempo de exposición (fig. d). (es decir, las líneas no son todas paralelas desde el día 4 al 14) Sin embargo, los resultados del ANOVA sugieren que la diferencia entre los tratamientos persiste (las líneas siguen siendo paralelas). He examinado las comparaciones por pares dentro de los niveles del efecto principal.
Mi pregunta: Estoy tentado de incluir comparaciones post-hoc para comparar los niveles de tratamiento en cada intervalo de tiempo para mostrar que la diferencia entre los grupos desaparece en el día 11. ¿Esto anula el propósito de realizar un ANOVA, que me dice claramente que debo limitarme a afirmar que hubo un efecto principal (es decir, que los grupos de tratamiento siguieron siendo diferentes en el día d)? Por lo tanto, no debería buscar diferencias significativas.
La literatura con la que estoy comparando mi trabajo emplea el ANOVA, pero luego también pone comparaciones por pares en todo el lugar. Soy un fanático de los tamaños del efecto, en lugar de los valores p, por lo que me siento justificado para destacar sólo el efecto principal del tratamiento.
Mi conclusión principal podría ser muy diferente dependiendo de si voy con el ANOVA (es decir, sin interacción -> sin recuperación) o si incluyo comparaciones por pares en cada punto de tiempo (recuperación parcial).
Nota al margen: Los modelos de efectos mixtos en lme dieron el mismo resultado. Me quedé con el ANOVA, ya que es más probable que mi público se relacione con él.
Gracias por los comentarios.
