Wie wählen Sie den entsprechenden statistischen Test für erhöhte Plus -Labyrinth -Ergebnisse aus?

Bei der Analyse der Ergebnisse des EPM -Tests (Elevated Plus Maze) ist die Auswahl des entsprechenden statistischen Tests entscheidend, um genaue und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Als führender Anbieter von erhöhtem Plus -Labyrinth -Gerät habe ich aus erster Hand miterlebt, wie die Herausforderungen, die Forscher in dieser Hinsicht konfrontiert sind. In diesem Blog werde ich Sie durch den Prozess der Auswahl des richtigen statistischen Tests für Ihre EPM -Ergebnisse führen und auf dem Weg Einblicke und praktische Tipps geben.

Verständnis des erhöhten Plus -Labyrinths

Das erhöhte Plus -Labyrinth ist ein weit verbreiteter Verhaltenstest zur Bewertung von Angstzuständen - wie Verhalten bei Nagetieren. Es besteht aus zwei offenen Armen und zwei geschlossenen Armen, die über dem Boden erhöht sind. Die natürliche Abneigung der Nagetiere gegenüber offenen und erhöhten Räumen bedeutet, dass ängstliche Tiere weniger Zeit in den offenen Armen und mehr Zeit in den geschlossenen Armen verbringen. Gemeinsame Variablen, die in einem EPM -Experiment gemessen wurden, umfassen die Zeit in offenen Armen, die in geschlossene Arme verbrachte Zeit, die Anzahl der Einträge in offene Arme und die Anzahl der Einträge in geschlossene Arme.

Faktoren, die vor der Auswahl eines statistischen Tests berücksichtigt werden müssen

Bevor Sie in die spezifischen statistischen Tests eintauchen, müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden:

1. Art der Daten

Die Art Ihrer Daten ist eine primäre Überlegung. Es gibt zwei Haupttypen von Daten: parametrisch und nicht parametrisch. Es wird angenommen, dass parametrische Daten einer Normalverteilung folgen und gleiche Abweichungen über Gruppen hinweg aufweisen. Nicht -parametrische Daten erfüllen diese Annahmen nicht. Wenn Sie beispielsweise die Zeit, die in den offenen Armen verbracht wird und die Daten symmetrisch um einen Mittelwert mit einer glockenförmigen Kurve verteilt sind, messen, ist sie wahrscheinlich parametrisch. Wenn die Daten jedoch verzerrt sind oder Ausreißer haben, kann dies nicht parametrisch sein.

2. Anzahl der Gruppen

Die Anzahl der Versuchsgruppen spielt ebenfalls eine bedeutende Rolle. Möglicherweise haben Sie eine einzige Gruppe, zwei Gruppen oder mehrere Gruppen. In einem einfachen Experiment können Sie beispielsweise eine Kontrollgruppe und eine Behandlungsgruppe (zwei Gruppen) vergleichen. In einer komplexeren Studie könnten Sie unterschiedliche Dosen eines Arzneimittels oder unterschiedliche genetische Stämme haben, was zu mehreren Gruppen führt.

3. Experimentelles Design

Unabhängig davon, ob Ihre Studie ein zwischen den Probanden gestaltetem Design (verschiedene Tiere in jeder Gruppe) oder ein Inneren - Probandendesign (die gleichen Tiere werden unter verschiedenen Bedingungen getestet) beeinflussen, beeinflusst die Auswahl des statistischen Tests. Bei einem zwischen den Probanden gestalteten Design ist die Unabhängigkeit von Beobachtungen eine Schlüsselannahme, während in einem Inneren von Probanden die Korrelation zwischen wiederholten Messungen berücksichtigt werden muss.

Statistische Tests für verschiedene Szenarien

Vergleich von zwei unabhängigen Gruppen

Wenn Sie zwei unabhängige Gruppen haben (z. B. eine Kontrollgruppe und eine Arzneimittel - behandelte Gruppe) und Ihre Daten parametrisch sind, ist der unabhängige Proben T - Test eine geeignete Wahl. Dieser Test vergleicht die Mittelwerte der beiden Gruppen, um festzustellen, ob ein signifikanter Unterschied besteht. Wenn Sie beispielsweise wissen möchten, ob die Zeit, die in den offenen Armen verbracht wird, zwischen der Kontrolle und der behandelten Gruppe unterschiedlich ist, können Sie den unabhängigen Proben t - Test verwenden.

Die Formel für den unabhängigen Proben t - Test lautet:

[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}Oder

wo (\ bar {x}{1}) und (\ bar {x}{2}) sind die Mittelwerte der beiden Gruppen (n_ {1}) und (n_ {2}) sind die Beispielgrößen der beiden Gruppen, und (s_ {p}) ist die gepoolte Standardabweichung.

Wenn Ihre Daten nicht parametrisch sind, kann der Mann -Whitney -U -Test verwendet werden. Dieser Test rangiert alle Daten aus beiden Gruppen zusammen und vergleicht dann die Ränge der beiden Gruppen. Es ist eine Verteilung - freie Alternative zu den unabhängigen Proben T - Test.

Vergleich von zwei verwandten Gruppen

Bei einem Inneren -Probandendesign mit zwei Bedingungen (z. B. werden die gleichen Tiere vor und nach einer Behandlung getestet), wenn die Daten parametrisch sind, ist der gepaarte Proben t - Test angemessen. Dieser Test konzentriert sich auf die Unterschiede zwischen den gepaarten Beobachtungen. Wenn Sie beispielsweise die Zeit messen, die in den offenen Armen vor und nach der Verabreichung eines Arzneimittels an die gleiche Gruppe von Tieren verabreicht wird, kann der gepaarte Proben T -Test feststellen, ob das Arzneimittel einen signifikanten Effekt hat.

Die Formel für die gepaarten Proben t - Test lautet:

[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]

wobei (\ bar {d}) der Mittelwert der Unterschiede zwischen den gepaarten Beobachtungen ist, ist die Standardabweichung der Unterschiede und (n) die Anzahl der Paare.

Wenn die Daten nicht parametrisch sind, ist der Wilcoxon -Signal -Rang -Test der Weg. Es zeichnet die absoluten Unterschiede zwischen den gepaarten Beobachtungen ein und berücksichtigt dann die Anzeichen dieser Unterschiede.

Vergleich mehrerer Gruppen

Wenn Sie mehr als zwei Gruppen haben, wenn die Daten parametrisch sind und die Annahmen von Normalität und gleichen Abweichungen erfüllen, ist eine Varianzanalyse (ANOVA) eine gemeinsame Wahl. ANOVA vergleicht die Mittelwerte mehrerer Gruppen, indem die Varianz zwischen Gruppen und innerhalb von Gruppen analysiert wird. Wenn Sie beispielsweise drei verschiedene Dosen eines Arzneimittels und einer Kontrollgruppe haben und feststellen möchten, ob es Unterschiede in der Zeit in den offenen Armen zwischen diesen vier Gruppen gibt - eine Art und Weise, wie ANOVA verwendet werden kann.

Wenn das Ergebnis der One -Art -ANOVA signifikant ist, gibt es Ihnen nur mit, dass es mindestens einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen gibt. Anschließend müssen Sie Post -Hoc -Tests wie Tukeys ehrlich signifikanter Unterschied (HSD) -Test durchführen, um zu bestimmen, welche spezifischen Gruppen voneinander unterscheiden.

Wenn Ihre Daten nicht parametrisch sind, ist der Kruskal -Wallis -Test angemessen. Es ist das nicht -parametrische Äquivalent von einer Art Anova. Ähnlich wie der Mann - Whitney U -Test wird alle Daten aus allen Gruppen zusammen rangiert und dann die Ränge zwischen den Gruppen vergleicht. Wenn der Kruskal -Wallis -Test signifikant ist, können Sie den Dunn -Test als HOC -Test von Dunn verwenden, um die Unterschiede zwischen bestimmten Gruppen zu identifizieren.

Andere Überlegungen und verwandte Geräte

Zusätzlich zum erhöhten Plus -Labyrinth gibt es andere Geräte, die in der Forschung an Tierverhalten verwendet werden können. Zum Beispiel dieRadialarm Labyrinthwird verwendet, um räumliches Lernen und Gedächtnis in Nagetieren zu untersuchen. DerAuditory Brainstem Response Testing System zur Mauskann verwendet werden, um die Hörfunktion bei Mäusen zu bewerten und dieMaus -Schreckens -Reaktionstestsystemist nützlich für die Untersuchung des erstaunlichen Reflexes und des damit verbundenen Verhaltens.

Bei der Auswahl eines statistischen Tests für die Ergebnisse dieser anderen Geräte gelten dieselben Prinzipien bei der Berücksichtigung des Datentyps, der Anzahl der Gruppen und des experimentellen Designs.

Abschluss

Die Auswahl des geeigneten statistischen Tests für erhöhte plus Maze -Ergebnisse ist ein Mehrfachschrittprozess, bei dem der Datentyp, die Anzahl der Gruppen und das experimentelle Design sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Wenn Sie diese Faktoren und die verfügbaren statistischen Tests verstehen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Analyse genau und zuverlässig ist.

Als Lieferant von erhöhtem Plus -Labyrinth -Geräten sind wir bestrebt, hochwertige Produkte bereitzustellen und Ihre Forschungsbedürfnisse zu unterstützen. Wenn Sie daran interessiert sind, unser erhöhtes Plus -Labyrinth zu kaufen oder Fragen zu Tierverhaltensforschungsausrüstung zu haben, können Sie uns gerne zur Beschaffung und weiteren Diskussion kontaktieren.

Referenzen

1. Field, A. (2013). Entdeckung von Statistiken mit IBM SPSS -Statistiken. Sage Publications.
2. Siegel, S. & Castellan JR, NJ (1988). Nichtparametrische Statistiken für die Verhaltenswissenschaften. McGraw - Hill.
3. Howell, DC (2012). Statistische Methoden zur Psychologie. Wadsworth Cengage Lernen.