Quando si tratta di analizzare i risultati del test Elevated Plus (EPM), la selezione del test statistico appropriato è cruciale per trarre conclusioni accurate e significative. Come fornitore leader di attrezzature da labirinto elevate, ho assistito in prima persona alle sfide che i ricercatori affrontano in questo senso. In questo blog, ti guiderò attraverso il processo di scelta del giusto test statistico per i tuoi risultati EPM, fornendo approfondimenti e suggerimenti pratici lungo la strada.
Comprendere il labirinto elevato più
Il labirinto elevato più è un test comportamentale ampiamente usato per valutare l'ansia, simile al comportamento nei roditori. È costituito da due braccia aperte e due braccia chiuse, elevate sopra il suolo. L'avversione naturale dei roditori per spazi aperti ed elevati significa che gli animali ansiosi trascorreranno meno tempo alle braccia aperte e più tempo alle armi chiuse. Le variabili comuni misurate in un esperimento EPM includono il tempo trascorso a braccia aperte, il tempo trascorso a bracci chiusi, il numero di voci a braccia aperte e il numero di voci a bracci chiusi.
Fattori da considerare prima di scegliere un test statistico
Prima di immergersi nei test statistici specifici, è necessario prendere in considerazione diversi fattori:
1. Tipo di dati
La natura dei tuoi dati è una considerazione primaria. Esistono due tipi principali di dati: parametrici e non parametrici. Si presume che i dati parametrici seguano una distribuzione normale e hanno uguali varianze tra i gruppi. I dati non parametrici non soddisfano questi presupposti. Ad esempio, se si misura il tempo trascorso a braccia aperta e i dati sono distribuiti simmetricamente attorno a una media con una curva a forma di campana, è probabilmente parametrico. Tuttavia, se i dati sono distorti o hanno valori anomali, può essere non parametrico.
2. Numero di gruppi
Anche il numero di gruppi sperimentali svolge un ruolo significativo. Potresti avere un singolo gruppo, due gruppi o più gruppi. Ad esempio, in un semplice esperimento, potresti confrontare un gruppo di controllo e un gruppo di trattamento (due gruppi). In uno studio più complesso, potresti avere dosi diverse di un farmaco o di diversi ceppi genetici, con conseguenti più gruppi.
3. Design sperimentale
Se il tuo studio è un design tra i soggetti (animali diversi in ciascun gruppo) o un design all'interno dei soggetti (gli stessi animali sono testati in condizioni diverse) influenzerà la scelta del test statistico. In una progettazione tra i soggetti, l'indipendenza delle osservazioni è un presupposto chiave, mentre nella progettazione all'interno dei soggetti, è necessario considerare la correlazione tra misurazioni ripetute.
Test statistici per diversi scenari
Confrontando due gruppi indipendenti
Se hai due gruppi indipendenti (ad esempio, un gruppo di controllo e un gruppo trattato per farmaci) e i tuoi dati sono parametrici, il test T - I campioni indipendenti è una scelta adeguata. Questo test confronta i mezzi dei due gruppi per determinare se esiste una differenza significativa. Ad esempio, se si desidera sapere se il tempo trascorso a braccia aperta è diverso tra il controllo e il gruppo trattato, è possibile utilizzare i campioni indipendenti T - test.
La formula per i campioni indipendenti t - test è:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]
dove (\ bar {x}{1}) e (\ bar {x}{2}) sono i mezzi dei due gruppi, (n_ {1}) e (n_ {2}) sono le dimensioni di esempio dei due gruppi e (s_ {p}) è la deviazione standard pool.
Se i tuoi dati non sono parametrici, è possibile utilizzare il test di Mann - Whitney U. Questo test classifica tutti i dati di entrambi i gruppi e quindi confronta i ranghi dei due gruppi. È una distribuzione - alternativa libera ai campioni indipendenti T - test.
Confrontando due gruppi correlati
In una progettazione all'interno dei soggetti con due condizioni (ad es. Gli stessi animali vengono testati prima e dopo un trattamento), se i dati sono parametrici, il test t - campioni accoppiati è appropriato. Questo test si concentra sulle differenze tra le osservazioni accoppiate. Ad esempio, se si misura il tempo trascorso a braccia aperte prima e dopo aver somministrato un farmaco allo stesso gruppo di animali, il test T - campioni accoppiati può determinare se il farmaco ha un effetto significativo.
La formula per i campioni accoppiati t - test è:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
dove (\ bar {d}) è la media delle differenze tra le osservazioni accoppiate, (s_ {d}) è la deviazione standard delle differenze e (n) è il numero di coppie.
Se i dati non sono parametrici, il test di rango firmato Wilcoxon è la strada da percorrere. Classifica le differenze assolute tra le osservazioni accoppiate e quindi considera i segni di queste differenze.
Confrontando più gruppi
Quando hai più di due gruppi, se i dati sono parametrici e soddisfano i presupposti della normalità e le uguali varianze, l'analisi di una via di varianza (ANOVA) è una scelta comune. ANOVA confronta i mezzi di più gruppi analizzando la varianza tra gruppi e all'interno dei gruppi. Ad esempio, se hai tre diverse dosi di farmaco e un gruppo di controllo e vuoi vedere se ci sono differenze nel tempo trascorso a braccia aperta tra questi quattro gruppi, un modo in cui ANOVA può essere utilizzato.
Se il risultato dell'ANOVA di One - è significativo, ti dice solo che c'è almeno una differenza significativa tra i gruppi. È quindi necessario eseguire test post -hoc, come il test di differenza onestamente significativa di Tukey (HSD), per determinare quali gruppi specifici sono diversi l'uno dall'altro.
Se i tuoi dati non sono parametrici, il test Kruskal - Wallis è appropriato. È l'equivalente non parametrico di ANOVA di un modo. Simile al test di Mann - Whitney U, classifica tutti i dati di tutti i gruppi e quindi confronta i ranghi tra i gruppi. Se il test Kruskal - Wallis è significativo, puoi utilizzare il test di Dunn come test post -hoc per identificare le differenze tra gruppi specifici.
Altre considerazioni e attrezzature correlate
Oltre al labirinto elevato più, ci sono altri pezzi che possono essere utilizzati nella ricerca sul comportamento degli animali. Ad esempio, ilLabirinto del braccio radialeviene utilizzato per studiare l'apprendimento spaziale e la memoria nei roditori. ILSistema di test di risposta al cervello uditivo del topopuò essere utilizzato per valutare la funzione uditiva nei topi e ilSistema di test di risposta startle del mouseè utile per studiare il riflesso startle e i comportamenti correlati.
Quando si sceglie un test statistico per i risultati di queste altre apparecchiature, si applicano gli stessi principi di considerare il tipo di dati, il numero di gruppi e la progettazione sperimentale.
Conclusione
Scegliere il test statistico appropriato per risultati elevati più del labirinto è un processo a più fasi che richiede un'attenta considerazione del tipo di dati, del numero di gruppi e della progettazione sperimentale. Comprendendo questi fattori e i test statistici disponibili, è possibile garantire che l'analisi sia accurata e affidabile.
Come fornitore di attrezzature per labirinti elevati, ci impegniamo a fornire prodotti di alta qualità e a supportare le tue esigenze di ricerca. Se sei interessato ad acquistare il nostro labirinto elevato più o hai domande sull'attrezzatura per la ricerca sul comportamento degli animali, non esitare a contattarci per l'approvvigionamento e ulteriori discussioni.
Riferimenti
- Field, A. (2013). Scoprire le statistiche utilizzando le statistiche IBM SPSS. Pubblicazioni salvia.
- Siegel, S. e Castellan JR, NJ (1988). Statistiche non parametriche per le scienze comportamentali. McGraw - Hill.
- Howell, DC (2012). Metodi statistici per la psicologia. Wadsworth Cengage Learning.
