Jeśli chodzi o analizę wyników testu podwyższonego Plus Maze (EPM), wybranie odpowiedniego testu statystycznego ma kluczowe znaczenie dla wyciągnięcia dokładnych i znaczących wniosków. Jako wiodący dostawca podwyższonego sprzętu do labiryntu, byłem świadkiem wyzwań, przed którymi stoją naukowcy w tym zakresie. Na tym blogu poprowadzę Cię przez proces wyboru odpowiedniego testu statystycznego dla wyników EPM, zapewniając wgląd i praktyczne wskazówki po drodze.
Zrozumienie podwyższonego plus labirynt
Podwyższony labirynt Plus jest szeroko stosowanym testem behawioralnym do oceny lęku - takiego jak zachowanie u gryzoni. Składa się z dwóch otwartych ramion i dwóch zamkniętych ramion, podniesionych nad ziemią. Naturalna niechęć gryzoni do otwartych i podwyższonych przestrzeni oznacza, że niespokojne zwierzęta spędzą mniej czasu na otwartych ramionach i więcej czasu na zamkniętych ramionach. Wspólne zmienne mierzone w eksperymencie EPM obejmują czas spędzony na otwartych ramionach, czas spędzony w zamkniętych ramionach, liczbę wpisów na otwarte ramiona i liczbę wpisów w zamknięte ramiona.
Czynniki do rozważenia przed wybraniem testu statystycznego
Przed zanurzeniem się w konkretnych testach statystycznych należy wziąć pod uwagę kilka czynników:
1. Rodzaj danych
Charakter twoich danych jest głównym czynnikiem. Istnieją dwa główne typy danych: parametryczny i nie -parametryczny. Zakłada się, że dane parametryczne są zgodne z rozkładem normalnym i mają równe wariancje między grupami. Dane nie -parametryczne nie spełniają tych założeń. Na przykład, jeśli mierzysz czas spędzony na otwartych ramionach, a dane są symetrycznie rozmieszczone wokół średniej z krzywą w kształcie dzwonu, jest to prawdopodobnie parametryczne. Jeśli jednak dane są wypaczone lub mają wartości odstające, może być nie parametryczne.
2. Liczba grup
Liczba grup eksperymentalnych odgrywa również znaczącą rolę. Możesz mieć jedną grupę, dwie grupy lub wiele grup. Na przykład w prostym eksperymencie możesz porównać grupę kontrolną i grupę leczenia (dwie grupy). W bardziej złożonym badaniu możesz mieć różne dawki leku lub różnych szczepów genetycznych, co powoduje wiele grup.
3. Projekt eksperymentalny
To, czy twoje badanie jest projektem między osobnikami (różne zwierzęta w każdej grupie), czy w projekcie podmiotów (te same zwierzęta są testowane w różnych warunkach), wpłynie na wybór testu statystycznego. W projekcie pomiędzy podmiotami niezależność obserwacji jest kluczowym założeniem, podczas gdy w projekcie podmiotów wewnętrznych należy rozważyć korelację między powtarzanymi pomiarami.
Testy statystyczne dla różnych scenariuszy
Porównanie dwóch niezależnych grup
Jeśli masz dwie niezależne grupy (np. Grupa kontrolna i grupa leczona lekiem), a twoje dane są parametryczne, niezależne próbki t - test jest odpowiednim wyborem. Ten test porównuje średnie z dwóch grup w celu ustalenia, czy istnieje znacząca różnica. Na przykład, jeśli chcesz wiedzieć, czy czas spędzony na otwartych ramionach różni się między kontrolą a traktowaną grupą, możesz użyć niezależnych próbek t - test.
Wzór niezależnych próbek t - test jest:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {S_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]
gdzie (\ bar {x}{1}) i (\ bar {x}{2}) są środkami dwóch grup, (N_ {1}) i (n_ {2}) są próbkami rozmiarów dwóch grup, a (s_ {p}) są zbiorcze odchylenie standardowe.
Jeśli Twoje dane nie są parametryczne, można użyć testu Mann - Whitney U. Ten test rozszerza wszystkie dane z obu grup razem, a następnie porównuje szeregi dwóch grup. Jest to dystrybucja - bezpłatna alternatywa dla niezależnych próbek t - test.
Porównanie dwóch powiązanych grup
W projekcie podmiotów z dwoma warunkami (np. Te same zwierzęta są testowane przed i po leczeniu), jeśli dane są parametryczne, test t -próbki sparowanych próbek jest odpowiedni. Ten test koncentruje się na różnicach między sparowanymi obserwacjami. Na przykład, jeśli mierzysz czas spędzony na otwartych ramionach przed i po podaniu leku tej samej grupie zwierząt, sparowane próbki t - test może ustalić, czy lek ma znaczący wpływ.
Formuła sparowanych próbek t - test jest:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]]]
gdzie (\ bar {d}) jest średnią różnic między sparowanymi obserwacjami, (s_ {d}) jest standardowym odchyleniem różnic, a (n) jest liczbą par.
Jeśli dane nie są parametryczne, podpisany przez Wilcoxona - test rang jest dobrym rozwiązaniem. Ranking to bezwzględne różnice między sparowanymi obserwacjami, a następnie rozważa oznaki tych różnic.
Porównanie wielu grup
Gdy masz więcej niż dwie grupy, jeśli dane są parametryczne i spełniają założenia normalności i równych wariancji, analiza wariancji jedna droga (ANOVA) jest częstym wyborem. ANOVA porównuje środki wielu grup, analizując wariancję między grupami i w grupie. Na przykład, jeśli masz trzy różne dawki leku i grupy kontrolnej, i chcesz sprawdzić, czy istnieją różnice w czasie spędzonym na otwartych ramionach wśród tych czterech grup, jeden - sposób, w jaki można zastosować ANOVA.
Jeśli wynik jednego - sposób ANOVA jest znaczący, mówi tylko, że istnieje co najmniej jedna istotna różnica między grupami. Następnie musisz wykonać testy post -hoc, takie jak test uczciwej różnicy Tukeya (HSD), aby ustalić, które konkretne grupy różnią się od siebie.
Jeśli twoje dane nie są parametryczne, test Kruskala - Wallis jest odpowiedni. Jest to nie -parametryczny odpowiednik jednego - drogi ANOVA. Podobnie jak test Manna - Whitney U, ocenia wszystkie dane ze wszystkich grup razem, a następnie porównuje szeregi między grupami. Jeśli test Kruskala - Wallis jest znaczący, możesz użyć testu Dunna jako testu post -hoc, aby zidentyfikować różnice między określonymi grupami.
Inne rozważania i powiązany sprzęt
Oprócz podwyższonego labiryntu, istnieją inne urządzenia, które można wykorzystać w badaniach nad zachowaniem zwierząt. Na przykładRadialny labirynt ramionSłuży do badania uczenia się przestrzennego i pamięci u gryzoni. .System testowania reakcji mózgu myszymożna użyć do oceny funkcji słuchowej u myszy iSystem testowania reakcji myszyjest przydatny do badania zaskoczenia odruchowego i powiązanych zachowań.
Wybierając test statystyczny dla wyników tych innych urządzeń, obowiązują te same zasady rozważania rodzaju danych, liczby grup i projektu eksperymentalnego.
Wniosek
Wybór odpowiedniego testu statystycznego dla wyników podwyższonych Plus Maze to proces wielu kroków, który wymaga starannego rozważenia typu danych, liczby grup i projektu eksperymentalnego. Zrozumienie tych czynników i dostępnych testów statystycznych możesz upewnić się, że Twoja analiza jest dokładna i wiarygodna.
Jako dostawca urządzeń do labiryntu Plus, jesteśmy zaangażowani w zapewnianie produktów wysokiej jakości i wspieranie twoich potrzeb badawczych. Jeśli jesteś zainteresowany zakupem naszego podwyższonego labiryntu lub masz pytania dotyczące sprzętu do badań nad zachowaniem zwierząt, skontaktuj się z nami w celu uzyskania zamówień i dalszej dyskusji.
Odniesienia
- Field, A. (2013). Odkrywanie statystyk za pomocą statystyki IBM SPSS. Publikacje szałwii.
- Siegel, S., i Castellan Jr, NJ (1988). Statystyka nieparametryczna dla nauk behawioralnych. McGraw - Hill.
- Howell, DC (2012). Metody statystyczne psychologii. Wadsworth Cengage Learning.
