Yüksek artı labirent (EPM) testinin sonuçlarını analiz etmek söz konusu olduğunda, uygun istatistiksel testin seçilmesi doğru ve anlamlı sonuçlar çıkarmak için çok önemlidir. Yüksek artı labirent ekipmanlarının önde gelen bir tedarikçisi olarak, araştırmacıların bu konuda karşılaştığı zorluklara ilk elden tanık oldum. Bu blogda, EPM sonuçlarınız için doğru istatistiksel testi seçme sürecinde size rehberlik edeceğim, yol boyunca içgörü ve pratik ipuçları sunacağım.
Yükseltilmiş artı labirentini anlamak
Yüksek artı labirent, kemirgenlerde kaygı gibi davranışları değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir davranış testidir. İki açık kol ve zeminin üstünde yükseltilmiş iki kapalı koldan oluşur. Kemirgenlerin açık ve yükseltilmiş alanlara karşı doğal isteksizliği, endişeli hayvanların açık kollarda daha az zaman ve kapalı kollarda daha fazla zaman geçireceği anlamına gelir. Bir EPM deneyinde ölçülen yaygın değişkenler arasında açık kollarda harcanan süreyi, kapalı kollarda harcanan süreyi, açık kollara giriş sayısını ve kapalı kollara giriş sayısını içerir.
İstatistiksel bir test seçmeden önce dikkate alınması gereken faktörler
Belirli istatistiksel testlere dalmadan önce, çeşitli faktörlerin dikkate alınması gerekir:
1. Veri türü
Verilerinizin niteliği birincil bir husustur. İki ana veri türü vardır: parametrik ve parametrik olmayan. Parametrik verilerin normal bir dağılım izlediği varsayılmaktadır ve gruplar arasında eşit varyanslara sahiptirler. Parametrik olmayan veriler bu varsayımları karşılamaz. Örneğin, açık kollarda geçirilen zamanı ölçüyorsanız ve veriler, çan şekilli bir eğri ile ortalama bir ortalama etrafına simetrik olarak dağıtılırsa, muhtemelen parametriktir. Ancak, veriler çarpıksa veya aykırı değer varsa, parametrik olmayabilir.
2. Grup sayısı
Deney gruplarının sayısı da önemli bir rol oynamaktadır. Tek bir grubunuz, iki grubunuz veya birden fazla grubunuz olabilir. Örneğin, basit bir deneyde, bir kontrol grubunu ve bir tedavi grubunu (iki grup) karşılaştırabilirsiniz. Daha karmaşık bir çalışmada, farklı dozlarda bir ilaç veya farklı genetik suşlara sahip olabilirsiniz, bu da birden fazla gruba neden olabilir.
3. Deneysel Tasarım
Çalışmanızın bir - denek tasarımı (her gruptaki farklı hayvanlar) veya iç - denek tasarımı (aynı hayvanlar farklı koşullar altında test edilir) istatistiksel test seçimini etkileyecektir. Bir denek tasarımında, gözlemlerin bağımsızlığı kilit bir varsayımdır, bireysel tasarımda, tekrarlanan ölçümler arasındaki korelasyonun dikkate alınması gerekmektedir.
Farklı senaryolar için istatistiksel testler
İki bağımsız grubun karşılaştırılması
İki bağımsız grubunuz varsa (örneğin, bir kontrol grubu ve ilaçla muamele edilmiş bir grup) ve verileriniz parametrik ise, bağımsız örnekler t - testi uygun bir seçimdir. Bu test, önemli bir fark olup olmadığını belirlemek için iki grubun araçlarını karşılaştırır. Örneğin, açık kollarda harcanan zamanın kontrol ve tedavi edilen grup arasında farklı olup olmadığını bilmek istiyorsanız, bağımsız örnekler t - testini kullanabilirsiniz.
Bağımsız örneklerin formülü t - testi:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]]
nerede (\ bar {x}{1}) ve (\ bar {x}{2}) iki grubun araçlarıdır, (n_ {1}) ve (n_ {2}) iki grubun örnek boyutlarıdır ve (s_ {p}) toplanmış standart sapmadır.
Verileriniz parametrik değilse, Mann - Whitney U testi kullanılabilir. Bu test, her iki gruptaki tüm verileri bir araya getirir ve daha sonra iki grubun saflarını karşılaştırır. Bağımsız numuneler t testine dağılım - ücretsiz alternatiftir.
İlgili iki grubun karşılaştırılması
İçerik - denekler tasarımı iki koşulda (örneğin, aynı hayvanlar bir tedaviden önce ve sonra test edilir), veriler parametrik ise, eşleştirilmiş numuneler t - testi uygundur. Bu test, eşleştirilmiş gözlemler arasındaki farklara odaklanmaktadır. Örneğin, aynı hayvan grubuna bir ilacı uygulamaktan önce ve sonra açık kollarda harcanan zamanı ölçerseniz, eşleştirilmiş numuneler t - testi ilacın önemli bir etkisi olup olmadığını belirleyebilir.
Eşleştirilmiş numunelerin formülü t - testi:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
burada (\ bar {d}) eşleştirilmiş gözlemler arasındaki farklılıkların ortalamasıdır, (s_ {d}) farklılıkların standart sapmasıdır ve (n) çift sayısıdır.
Veriler parametrik değilse, Wilcoxon imzaladı - sıralama testi gitmenin yoludur. Eşleştirilmiş gözlemler arasındaki mutlak farklılıkları sıralar ve daha sonra bu farklılıkların işaretlerini göz önünde bulundurur.
Birden çok grubun karşılaştırılması
İkiden fazla gruba sahip olduğunuzda, veriler parametrik ise ve normallik ve eşit varyans varsayımlarını karşılıyorsa, varyansın (ANOVA) bir yönlü analizi yaygın bir seçimdir. ANOVA, gruplar arasındaki ve gruplar içindeki varyansı analiz ederek birden çok grubun araçlarını karşılaştırır. Örneğin, üç farklı dozda bir ilaç ve bir kontrol grubunuz varsa ve bu dört grup arasında açık kollarda geçirilen zamanda farklılıklar olup olmadığını görmek istiyorsanız, bir - ANOVA'nın kullanılabilir.
Tek - ANOVA'nın sonucu önemli ise, sadece gruplar arasında en az bir önemli fark olduğunu söyler. Daha sonra, hangi belirli grupların birbirinden farklı olduğunu belirlemek için Tukey'nin dürüstçe önemli fark (HSD) testi gibi post -hoc testleri yapmanız gerekir.
Verileriniz parametrik değilse, Kruskal - Wallis testi uygundur. Bir ANOVA'nın parametrik olmayan eşdeğeridir. Mann - Whitney U testine benzer şekilde, tüm gruplardan gelen tüm verileri bir araya getirir ve daha sonra sıraları gruplar arasında karşılaştırır. Kruskal - Wallis testi önemliyse, belirli gruplar arasındaki farklılıkları tanımlamak için Dunn testinin post -hoc testi olarak kullanabilirsiniz.
Diğer hususlar ve ilgili ekipmanlar
Yüksek artı labirentine ek olarak, hayvan davranışı araştırmalarında kullanılabilecek başka ekipman parçaları da vardır. Örneğin,Radyal kol labirentkemirgenlerde mekansal öğrenme ve hafızayı incelemek için kullanılır. .Fare işitsel beyin sapı yanıt test sistemifarelerde işitsel fonksiyonu değerlendirmek için kullanılabilir veFare Starstle Yanıt Test Sistemiürkütücü refleks ve ilgili davranışları incelemek için kullanışlıdır.
Bu diğer ekipmanın sonuçları için istatistiksel bir test seçerken, veri türü, grup sayısı ve deneysel tasarım dikkate almanın aynı prensipleri geçerlidir.
Çözüm
Yüksek artı labirent sonuçları için uygun istatistiksel testin seçilmesi, veri türü, grup sayısı ve deneysel tasarımın dikkatle değerlendirilmesini gerektiren çoklu adımlı bir işlemdir. Bu faktörleri ve mevcut istatistiksel testleri anlayarak, analizinizin doğru ve güvenilir olmasını sağlayabilirsiniz.
Yüksek artı labirent ekipmanlarının bir tedarikçisi olarak, yüksek kaliteli ürünler sağlamaya ve araştırma ihtiyaçlarınızı desteklemeye kararlıyız. Yüksek artı labirentimizi satın almakla ilgileniyorsanız veya hayvan davranışı araştırma ekipmanı hakkında herhangi bir sorunuz varsa, lütfen tedarik ve daha fazla tartışma için bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Referanslar
- Field, A. (2013). IBM SPSS istatistiklerini kullanarak istatistikleri keşfetme. Adaçayı Yayınları.
- Siegel, S. ve Castellan JR, NJ (1988). Davranış bilimleri için parametrik olmayan istatistikler. McGraw - Hill.
- Howell, DC (2012). Psikoloji için istatistiksel yöntemler. Wadsworth Cengage Öğrenme.
