Когато става въпрос за анализ на резултатите от теста на повишения плюс лабиринт (EPM), избирането на подходящия статистически тест е от решаващо значение за изготвяне на точни и смислени заключения. Като водещ доставчик на оборудване с повдигнати плюс лабиринт, бях свидетел от първа ръка на предизвикателствата, пред които са изправени изследователите в това отношение. В този блог ще ви преведа през процеса на избор на правилния статистически тест за вашите резултати от EPM, предоставяйки прозрения и практически съвети по пътя.
Разбиране на повдигнатия плюс лабиринт
Повишеният плюс лабиринт е широко използван поведенчески тест за оценка на тревожността - като поведение при гризачи. Състои се от две отворени ръце и две затворени ръце, повдигнати над земята. Естествената отвращение на гризачите за отваряне и издигнати пространства означава, че тревожните животни ще прекарват по -малко време в отворените обятия и повече време в затворените ръце. Общите променливи, измерени в експеримент с EPM, включват времето, прекарано в отворени обятия, времето, прекарано в затворени оръжия, броя на записите в отворени обятия и броя на записите в затворени рамена.
Фактори, които трябва да се вземат предвид, преди да изберете статистически тест
Преди да се потопите в специфичните статистически тестове, трябва да се вземат предвид няколко фактора:
1. Тип данни
Естеството на вашите данни е основно внимание. Има два основни типа данни: параметрични и не -параметрични. Предполага се, че параметричните данни следват нормално разпределение и имат равни вариации в групите. Не -параметричните данни не отговарят на тези предположения. Например, ако измервате времето, прекарано в отворените рамена, а данните са симетрично разпределени около средна стойност с крива във формата на звънец, вероятно е параметрична. Ако обаче данните са изкривени или имат остатъци, това може да е не -параметрично.
2. Брой групи
Броят на експерименталните групи също играе значителна роля. Може да имате една група, две групи или множество групи. Например, в прост експеримент можете да сравните контролна група и група за лечение (две групи). В по -сложно проучване бихте могли да имате различни дози лекарство или различни генетични щамове, което води до множество групи.
3. Експериментален дизайн
Дали вашето проучване е между - дизайн на субекти (различни животни във всяка група) или в рамките на - дизайнът на субектите (същите животни се тестват при различни условия) ще повлияе на избора на статистически тест. В дизайна между субектите, независимостта на наблюденията е ключово предположение, докато в рамките на субектите, трябва да се вземе предвид корелацията между многократните измервания.
Статистически тестове за различни сценарии
Сравняване на две независими групи
Ако имате две независими групи (напр. Контролна група и група, третирана с лекарства) и вашите данни са параметрични, независимите проби t - тестът е подходящ избор. Този тест сравнява средствата на двете групи, за да се определи дали има значителна разлика. Например, ако искате да знаете дали времето, прекарано в отворените рамена, е различно между контрола и третираната група, можете да използвате независимите проби t - тест.
Формулата за независимите проби t - тест е:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]
Къде (\ bar {x}{1}) и (\ bar {x}{2}) са средствата на двете групи, (n_ {1}) и (n_ {2}) са размерите на пробата на двете групи, а (S_ {P}) е обединеното стандартно отклонение.
Ако вашите данни са не -параметрични, може да се използва тестът Mann - Whitney U. Този тест класира всички данни от двете групи заедно и след това сравнява редиците на двете групи. Това е дистрибуция - безплатна алтернатива на независимите проби t - тест.
Сравняване на две свързани групи
В рамките на субектите проектират с две състояния (напр. Едни и същи животни се тестват преди и след третиране), ако данните са параметрични, сдвоените проби t - тестът е подходящ. Този тест се фокусира върху разликите между сдвоените наблюдения. Например, ако измервате времето, прекарано в отворените обятия преди и след прилагане на лекарство на същата група животни, сдвоените проби t - тестът може да определи дали лекарството има значителен ефект.
Формулата за сдвоените проби t - тест е:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
където (\ bar {d}) е средната стойност на разликите между сдвоените наблюдения, (S_ {d}) е стандартното отклонение на разликите и (n) е броят на двойките.
Ако данните са не -параметрични, тестът за подпис на Wilcoxon - Рангът е пътят. Той класира абсолютните разлики между сдвоените наблюдения и след това разглежда признаците на тези различия.
Сравняване на множество групи
Когато имате повече от две групи, ако данните са параметрични и отговарят на предположенията за нормалност и равни отклонения, анализът на дисперсията на един начин (ANOVA) е често срещан избор. ANOVA сравнява средствата на множество групи, като анализира отклонението между групите и в групите. Например, ако имате три различни дози лекарство и контролна група и искате да видите дали има разлики в времето, прекарано в отворените обятия сред тези четири групи, може да се използва ANOVA с един начин.
Ако резултатът от един начин ANOVA е значителен, той ви казва само, че има поне една съществена разлика между групите. След това трябва да извършите пост -хок тестове, като честно значимата разлика на Tukey (HSD), за да определите кои конкретни групи са различни една от друга.
Ако вашите данни са не -параметрични, тестът Kruskal - Wallis е подходящ. Това е не -параметричният еквивалент на ANOVA с един начин. Подобно на теста на Mann - Whitney U, той класира всички данни от всички групи заедно и след това сравнява редиците сред групите. Ако тестът Kruskal - Wallis е значителен, можете да използвате теста на Dunn като пост -хок тест, за да идентифицирате разликите между конкретни групи.
Други съображения и свързаното с тях оборудване
В допълнение към повдигнатия плюс лабиринт, има и други части от оборудването, които могат да се използват в изследванията на поведението на животните. НапримерРадиален лабиринт на ръкатасе използва за изучаване на пространствено обучение и памет при гризачи. TheСистема за тестване на отговор на мозъчния ствол на мишкатаможе да се използва за оценка на слуховата функция при мишки иСистема за тестване на отговор на мишкатае полезен за изучаване на стряскащия рефлекс и свързаното с тях поведение.
Когато избирате статистически тест за резултатите от това друго оборудване, се прилагат същите принципи за разглеждане на типа данни, броя на групите и експерименталния дизайн.
Заключение
Изборът на подходящ статистически тест за повишени плюс резултати от лабиринта е много стъпка процес, който изисква внимателно разглеждане на типа данни, броя на групите и експерименталния дизайн. Разбирайки тези фактори и наличните статистически тестове, можете да гарантирате, че вашият анализ е точен и надежден.
Като доставчик на оборудване с повишен плюс лабиринт, ние се ангажираме да предоставяме висококачествени продукти и да подкрепяме вашите изследователски нужди. Ако се интересувате от закупуване на нашия Exleted Plus Laze или имате въпроси относно оборудването за изследване на поведението на животните, моля не се колебайте да се свържете с нас за поръчки и по -нататъшно обсъждане.
ЛИТЕРАТУРА
- Field, A. (2013). Откриване на статистически данни с помощта на IBM SPSS статистика. Sage Publications.
- Siegel, S., & Castellan Jr, NJ (1988). Непараметрична статистика за поведенческите науки. McGraw - Hill.
- Howell, DC (2012). Статистически методи за психология. Ученето на Wadsworth Cengage.
