Apakah ANOVA dua arah cocok?

Ini adalah deskripsi penelitian saya. Saya bereksperimen dengan tiga tanaman: A, B, dan C. Tanaman ini seharusnya mengurangi glukosa darah untuk pasien diabetes. Saya ingin menentukan yang mana dari ketiga tanaman ini yang memiliki efek lebih lama pada pengurangan glukosa darah setelah pemberian tunggal pada tikus. Ini dilakukan dengan mengukur glukosa darah dari tikus pada 7 titik waktu (hari 1, 2, 3, 5, 7, 10, dan 14). Jadi ada 4 kelompok (tidak diobati, diobati dengan A, diobati dengan B, dan diobati dengan C). Untuk setiap kelompok 3 tikus digunakan (n = 3). Tujuan saya adalah:

1. Untuk menentukan apakah efek dari setiap perawatan tanaman signifikan dibandingkan dengan yang tidak diobati.
2. Untuk membandingkan efek di antara kelompok-kelompok untuk setiap hari.
3. Untuk menentukan kelompok perlakuan mana yang memiliki efek paling lama setelah 14 hari.

Solusi saya adalah menggunakan ANOVA dua arah karena ada lebih dari 2 grup dan saya ingin membandingkan grup setiap hari dan akhirnya efek keseluruhan.

Apakah ini metode yang benar? Apakah saya bisa menentukan peringkat mana yang akan menjadi pabrik terbaik diikuti oleh yang ke-2 dan ke-3? Atau haruskah saya menggunakan analisis deret waktu?

Setiap tikus disampel di tujuh titik waktu yang berbeda. Ini adalah pengukuran berulang, dan kurangnya independensi antara pengukuran berulang ini melanggar asumsi standar ANOVA dua arah. Selain itu, mungkin ada perbedaan antara masing-masing tikus sejak awal, dan mempertimbangkan perbedaan-perbedaan individu ini bisa menjadi ide yang bagus.

Jika semua tikus sangat mirip dalam responsnya, dan waktu itu sendiri tidak banyak mempengaruhi kadar glukosa darah, ini berpotensi dianalisis dengan ANOVA dua arah, tetapi saya lebih suka ANOVA tindakan berulang, atau lebih umum pendekatan regresi model campuran.

Namun, sebagian besar paket perangkat lunak statistik (baik) menawarkan kemungkinan untuk menyesuaikan ANOVA dua arah, tetapi tidak hampir semua berisi fungsionalitas agar sesuai dengan model campuran. Anda tidak menyebutkan perangkat lunak yang dapat Anda akses, tetapi ini bisa menjadi faktor pembatas juga.

Ukuran sampel Anda kecil, jadi Anda mungkin memiliki berbagai masalah kecil dengan tidak memenuhi asumsi, tapi coba ini .....

Pengukuran berulang 2 arah anova dengan kelompok sebagai antara subyek IV dan waktu sebagai dalam subyek IV. Pastikan untuk memasukkan efek interaksi. Anda mungkin mengalami masalah dengan kebulatan (tes mauchly)

Kapan injeksi dilakukan? Jika setelah Hari 1, opsi yang saya pilih adalah melakukan tindakan dua-langkah ancova berulang dengan memasukkan hari 1 sebagai kovariat.

Membandingkan setiap kelompok dan waktu secara individu pasca-hoc tidak akan sangat praktis. Jika analisisnya signifikan, saya hanya akan memplot data menggunakan plot box berdampingan dan membuat kesimpulan berdasarkan apa yang Anda lihat secara visual. Namun, membandingkan setiap kelompok terlepas dari waktu seharusnya tidak terlalu sulit.

Di # 3, Anda mengatakan itu seperti Anda hanya tertarik pada hari ke-14. Anda bisa menyingkirkan semua hari antara 1 dan 14, dan membuat analisisnya jauh lebih sederhana. Tapi saya kira ini bukan sesuatu yang ingin Anda lakukan