Vorrei confrontare due modelli di regressione lineare che rappresentano i tassi di degradazione di un mRNA nel tempo in due diverse condizioni. I dati per ciascun modello raccolti in modo indipendente.
Ecco il set di dati.
Registro del tempo (ore) (trattamento A) registro (trattamento B) 0 2,02 1,97 0 2,04 2,06 0 1,93 1,96 2 2,02 1,91 2 2,00 1,95 2 2,07 1,82 4 1,96 1,97 4 2,02 1,99 4 2,02 1,99 6 1,94 1,90 6 1,94 1,97 6 1,86 1,88 8 1,93 1,97 8 2.12 1.99 8 2,06 1,93 12 1,71 1,70 12 1,96 1,73 12 1,71 1,76 24 1,70 1,46 24 1,83 1,41 24 1,62 1,42
Questi sono i miei modelli:
Exp1.A.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment A))
Exp1.B.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment B))
Chiamata: lm (formula = Exp1 $ Tempo ~ Exp1 $ (Trattamento A)) residui: Min 1Q Mediana 3Q Max -6,8950 -1,2322 0,2862 1,2494 5,2494 coefficienti: Stima std. Valore t errore Pr (> | t |) (Intercetta) 74,68 6,27 11,91 2,94e-10 *** Exp1 $ (trattamento A) -36,14 3,38 -10,69 1,77e-09 *** --- Signif. codici: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 '' 1 Errore standard residuo: 2,97 su 19 gradi di libertà Quadrato R multiplo: 0,8575, Quadrato R rettificato: 0,85 Statistica F: 114,3 su 1 e 19 DF, valore p: 1.772e-09 Chiamata: lm (formula = Exp1 $ Time ~ Exp1 $ (Trattamento B)) residui: Min 1Q Mediana 3Q Max -7.861 -3.278 -1.444 3.222 11.972 coefficienti: Stima std. Valore t errore Pr (> | t |) (Intercetta) 88.281 16.114 5.478 2.76e-05 *** Exp1 $ (Trattamento B) -41.668 8.343 -4.994 8.05e-05 *** --- Signif. codici: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 '' 1 Errore standard residuo: 5.173 su 19 gradi di libertà Quadrato R multiplo: 0,5676, Quadrato R rettificato: 0,5449 Statistica F: 24,94 su 1 e 19 DF, valore p: 8,052e-05
Per confrontare questi due modelli, ho usato questo codice seguente.
anova(Exp1.A.lm,Exp1.B.lm)
Analisi della tabella di varianza Modello 1: Exp1 $ Time ~ Exp1 $ Exp1 $ (Trattamento A) Modello 2: Exp1 $ Time ~ Exp1 $ Exp1 $ (Trattamento B) Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr (> F) 1 19 167,60 2 19 508,48 0 -340,88
La mia domanda è: perché l'analisi ANOVA non mostra statistiche F e p.val. Mi scuso se questa è una domanda ingenua.
Sulla base di pendenze diverse, il tasso di degrado è diverso in questi due modelli, ma vorrei sapere quanto sia statisticamente significativa questa differenza. Spero che abbia senso.