L'ANOVA a due vie è appropriato?

Questa è la descrizione del mio studio. Sto sperimentando tre piante: A, B e C. Queste piante dovrebbero ridurre la glicemia nei pazienti diabetici. Voglio determinare quale di queste tre piante ha un effetto più lungo sulla riduzione della glicemia dopo una singola somministrazione nei topi. Questo viene fatto misurando la glicemia dai topi in 7 punti temporali (giorno 1, 2, 3, 5, 7, 10 e 14). Quindi ci sono 4 gruppi (non trattati, trattati con A, trattati con B e trattati con C). Per ogni gruppo sono stati utilizzati 3 topi (n = 3). I miei obiettivi sono:

1. Per determinare se l'effetto di ogni trattamento vegetale è significativo rispetto a quello non trattato.
2. Per confrontare l'effetto di tra i gruppi per ogni giorno.
3. Per determinare quale gruppo trattato ha l'effetto più lungo dopo 14 giorni.

La mia soluzione è quella di utilizzare ANOVA a due vie poiché ci sono più di 2 gruppi e voglio confrontare i gruppi in ogni giorno e infine l'effetto complessivo.

È questo il metodo corretto? Sarò in grado di classificare quale sarà la migliore pianta seguita dal 2 ° e 3 °? O dovrei usare l'analisi delle serie storiche?

Ogni mouse viene campionato in sette diversi punti temporali. Si tratta di misurazioni ripetute e la mancanza di indipendenza tra queste misurazioni ripetute viola le assunzioni dell'ANOVA bidirezionale standard. Inoltre, potrebbero esserci differenze tra i singoli topi fin dall'inizio e prendere in considerazione queste differenze individuali potrebbe essere una buona idea.

Se tutti i topi sono molto simili nella loro risposta e il tempo stesso non influenza molto il livello di glucosio nel sangue, questo potrebbe potenzialmente essere analizzato con un ANOVA a due vie, ma preferirei preferire un ANOVA a misure ripetute, o più in generale un approccio di regressione a modello misto.

Tuttavia, la maggior parte dei (buoni) pacchetti software statistici offre la possibilità di adattare un ANOVA a due vie, ma non quasi tutti contengono la funzionalità per adattarsi a un modello misto. Non menzioni il software a cui hai accesso, ma questo potrebbe anche essere un fattore limitante.

La dimensione del tuo campione è piccola, quindi potresti avere vari piccoli problemi nel non soddisfare i presupposti, ma prova questo .....

Misure ripetute a 2 vie anova con gruppo come tra soggetti IV e tempo come tra soggetti IV. Assicurati di includere effetti di interazione. Potresti riscontrare problemi con la sfericità (test di Mauchly)

Quando è avvenuta l'iniezione? Se fosse dopo il Giorno 1, un'opzione che preferirei sarebbe quella di fare una misura ripetuta a 2 vie ancova includendo il giorno 1 come covariata.

Confrontare ciascun gruppo e il tempo individualmente post-hoc non sarà molto pratico. Se l'analisi è significativa, vorrei solo tracciare i dati utilizzando grafici a scatole affiancati e trarre conclusioni basate su ciò che vedi visivamente. Confrontare ogni gruppo indipendentemente dal tempo, tuttavia, non dovrebbe essere troppo difficile.

Nel n. 3, lo dici come se fossi interessato solo al giorno 14. Potresti sbarazzarti di tutti i giorni tra 1 e 14 e rendere l'analisi molto più semplice. Ma presumo che non sia qualcosa che vorresti fare