¿Cuál es la forma correcta de elegir las pruebas para la comparación pares después de ANOVA?

Question

Yo soy la medición de la secreción de la insulina sobre la glucosa de la estimulación de los islotes pancreáticos que después de varios tratamientos. Así que tengo dos variables independientes o factores:

1. Tratamiento (tres compuestos diferentes y un tratamiento control)
2. La concentración de glucosa (baja y alta)

Mi tamaño de la muestra es sólo de 3 a 4 personas por grupo experimental.

Yo se analizaron los datos mediante un ANOVA de dos vías (usando Prism para Mac), lo que confirma que los efectos de los dos factores no son independientes. Ahora estoy seguro acerca de qué pruebas debo elegir para hacer las comparaciones por pares de cada tratamiento vs control.

Prisma permite incluyendo la corrección de Bonferroni's pruebas post-hoc, después de revisar rápidamente el artículo de Wikipedia acerca de ANOVA, creo Dunnett's de la prueba podría ser adecuado, pero he visto las publicaciones que utilizan Duncan's de la prueba de Tukey's de la prueba, así como la prueba t de Student para las comparaciones por pares en configuraciones similares.

No tener libro de texto adecuado a la mano, y ya que no he encontrado un buen ejemplo descriptivo de las ciencias biológicas/biología de campo en línea, no estoy seguro de qué prueba es apropiada.

Puede que alguien me apunte a algún material (o recomendar un buen libro de texto) que orienta el experimentador que (post-hoc/a priori) de la prueba a usar, y lo ideal, explica ¿por qué?

Answer 1

Al elegir una prueba de que usted tiene que considerar dos cosas importantes: R: es la prueba fiable cuando el ANOVA de la asunción han sido violados; la pregunta es si la prueba funciona bien cuando los tamaños de los grupos son diferentes y cuando la población varianzas son muy diferentes o no una distribución normal de los datos; B: ¿la prueba de control sobre el Tipo I/Tipo II tasa de error; el poder estadístico de prueba y el tipo de la tasa de error están muy relacionados con el correo.g: usted puede optar por una más conservadora de la prueba, con el objetivo de pequeña probabilidad de error de Tipo I, pero usted va a perder el poder estadístico. Se trata de un trade-off.

Además, Bonferroni y prueba de Tukey son conservadores - alto control sobre el tipo I eror tasa de murciélago bajo poder estadístico; Games-Howell es poderoso, pero no es adecuado para el pequeño de la muestra. Games-Howell es exacta cuando los tamaños de muestra son desiguales. Para todos los que usted debe tener cuidado de ANOVA supuestos;

Además dijo: "Mi tamaño de la muestra es sólo de 3 a 4 personas por grupo experimental." pero creo que esto no es suficiente cuando se trata de la prueba de ANOVA de supuestos.

Este es un libro detallado sobre el tema. Andy Campo es un gran maestro y aquí tiene un bonito vídeo en el post-hoc. También allí y allí están los documentos pertinentes en su pregunta.

Respecto a tu pregunta en el comentario: Que puedo decir de esta prueba o esta otra, pero la idea principal es que usted tiene que conocerlos bien, la diferencia entre ellos y el trade-off; después de esto, usted tiene que decidir por uno, dos o más, y usted tiene que ser capaz de motivar y explicar su decisión y todos estos en relación con su investigación de datos y no con la prueba de 'per se'. Además, por lo general 'asumir' es no aceptar en las estadísticas...por lo tanto, usted tiene que probar la normalidad y todos los ANOVA supuestos. Además, en mi humilde opinión ANOVA está bien, pero el tamaño del grupo es no aceptar. Teniendo en cuenta sus exigencias (en términos de nivel de significación, potencia, no de grupos, etc.) usted puede calcular necesario que el tamaño de la muestra por grupo ( con R, o el uso de otros muchos recursos gratuitos en la web). Me gustaría evitar darle un 'plato' porque usted no gana nada, pero para no hacer la vida más difícil, quiero decir: si yo fuera usted, me gustaría utilizar el ANOVA, 30 personas por grupo (para un 2X3 diseño que usted necesita n~180 personas), me gustaría utilizar Tukey, REGWQ, y Bonfferoni.

Answer 2

Le recomendamos tener una lectura en biometría de Sokal y Rholf (antiguo pero con conceptos claros para comenzar) y diseño Experimental y análisis de datos para los biólogos por Quinn y Keough. Ésta está disponible en pdf en la web.