Tengo de 2 a 5 sujetos (diferentes organismos marinos) que serán expuestos a varios tratamientos diferentes (dosis variadas de bacterias). Cada grupo se hace por triplicado debido a la variabilidad del instrumento de medición y del crecimiento del organismo. Por ejemplo, 3 controles del sujeto A, 3 del sujeto A con la concentración X de la bacteria 1, etc. La respuesta medida será las unidades de fluorescencia relativa de los organismos tratados y no tratados como medida de viabilidad y crecimiento. Estas mediciones se realizarán en múltiples puntos de tiempo para el mismo tratamiento, pero de nuevo, por triplicado. En mi mente esto tiene la apariencia de un ANOVA de medidas repetidas, pero el hecho de que cada grupo/tratamiento se haga por triplicado parece violar lo que he leído sobre un ANOVA de medidas repetidas.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?Respondido parcialmente en los comentarios:
Tiene un diseño mixto. Tal vez sería mejor escribir esto como un modelo lineal mixto en lugar de pensar en términos de ANOVA. Usted Tiene una fuente de varianza que no es de interés sustantivo para que considera aleatoria, a saber, las diferencias entre las réplicas. réplicas. Le interesan los efectos del tiempo (factor), el tipo de organismo (factor) y el tratamiento (factor), sus efectos fijos. Por lo tanto, un modelo básico: Y ~ intercepción aleatoria para la réplica + tiempo x organismo x tratamiento. Se podría añadir una pendiente aleatoria, permitiendo que los efectos del tratamiento o la interacción varíen entre las réplicas.
- Ben
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No comprendo del todo su diseño, pero por casualidad, ¿no es un ANOVA de diseño mixto lo que está buscando? es.wikipedia.org/wiki/Análisis_de_varianza_de_diseño_mixto
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Tiene un diseño mixto. Tal vez sería mejor escribirlo como un modelo lineal mixto en lugar de pensar en términos de ANOVA. Tiene una fuente de varianza que no es de interés sustantivo para usted/que considera aleatoria, a saber, las diferencias entre sus réplicas. Le interesan los efectos del tiempo (factor), el tipo de organismo (factor) y el tratamiento (factor), sus efectos fijos. Por lo tanto, un modelo básico: Y ~ intercepción aleatoria para la réplica + tiempo x organismo x tratamiento. Podría añadir una pendiente aleatoria, permitiendo que los efectos del tratamiento o la interacción varíen entre las réplicas.