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ANOVA

ANOVA

de Clara Leboreiro -
Número de respuestas: 6

Buenas tardes,

soy estudiante de biología, y me encuentro realizando el proyecto de fin de carrea en el que tengo que realizar una serie de estadísticos.

Mi duda es sobre que test realizar para estudiar si hay diferencias significativas. Tengo una serie de datos resultado de la aplicación de varios tratamientos que consisten en la combinación de un "tampón" (variable categórica con tres factores) con una fuente de "calor" (variable categórica con tres factores). Lo que quiero saber es cual de los tratamientos es el mejor comparado con el control (no se expone a tampón ni calor), es decir, si hay mejora con el tratamiento. ¿Qué tipo de test me recomendariais? Un ANOVA de múltiples factores? Y si sale que solo es significativa una de las variables (pongamos que sale CALOR significativo), ¿debería hacer un ANOVA de un factor para ver cual de los tratamientos de calor da mejor resultado?

Creo que he adjuntado la tabla de excel para que podais ver los datos en caso de que no me haya explicado bienn.

Espero que entendais mi explicación sobre la duda y que podais ayudarme.

Muchas gracias,

Clara

En respuesta a Clara Leboreiro

Re: ANOVA

de Manuel Muñoz Márquez -

Buenas:

Básicamente sí a todo. Pero ten en cuenta que antes de dar por buenos tus resultados deberás comprobar que se verifican las hipótesis necesarias para poder hacer un ANOVA.

Además tendrás que estudiar una posible interacción entre los dos factores.

Un saludo.

En respuesta a Manuel Muñoz Márquez

Re: ANOVA

de Clara Leboreiro -

Buenas noches,

muchas gracias por tu respuesta. Me gustaría plantear otra duda. Tras verificar las hípotesis necesarias para el ANOVA, los resultados que los datos no se ajustan a la normalidad por lo que no podré emplear este test. Sin embargo he leído que podría realizar un test de Kruskal-Wallis y luego, dado que este no informa de en que grupos hay diferencias significativas, un análisis post-hoc con el paquete pgirmess de R.

Estos son mis resultados:

> kruskalmc(umbral51 ~ calor, data = Dataset)
Multiple comparison test after Kruskal-Wallis
p.value: 0.05
Comparisons
                 obs.dif critical.dif difference
control-estufa  1.166667     21.42250      FALSE
control-micro  20.565217     20.52027       TRUE
control-olla   11.238095     20.83401      FALSE
estufa-micro   19.398551     17.61552       TRUE
estufa-olla    10.071429     17.98002      FALSE
micro-olla      9.327122     16.89494      FALSE


Como puedes observar existen diferencias significativas entre los tratamientos estufa-micro y también entre control-micro, pero no hay diferencias entre control-estufa. Dado que debo seleccionar cual es el mejor tratamiento (que sería el que tiene un valor más alto de media) frente a el control, ¿sería acertado decir que estufa es el mejor de ellos aunque no presente diferencias significativas frente a control?

Muchas gracias por tu atencion y disculpa las molestias,

Clara Leboreiro

En respuesta a Clara Leboreiro

Re: ANOVA

de Manuel Muñoz Márquez -

Hola:

¿Cuál es el objetivo del tratamiento?

¿Qué significa la variable umbral51?

El tratamiento es mejor cuando umbral51 ¿sube? ¿baja? ¿se aparta de la media?

Un saludo.

En respuesta a Manuel Muñoz Márquez

Re: ANOVA

de Clara Leboreiro -

Hola!

El objetivo del tratamiento es mejorar una tincion de inmunohistoquímica, es decir, aumentar su intensidad. La variable umbral51 mide la intensidad de la tinción en píxeles en una imagen al microscopio.

El tratamiento es mejor cuando la variable umbral51 aumenta, significa que la intensidad de tinción es más fuerte. Y será un peor resultado al contrario, cuando baja en referencia al control. El control no ha recibido tratamiento y por ello se compara frente a el.

Gracias por tu ayuda

Clara

En respuesta a Clara Leboreiro

Re: ANOVA

de Manuel Muñoz Márquez -

Buenas:

Lo único que parece claro en los resultados es que micro es peor que control y que estufa es peor que micro, pero esto último, bajo mi punto de vista, no es relevante para el estudio.

No veo apropiado sacar como conclusión que el mejor tratamiento es estufa pues no hay evidencia significativa de eso.

No has dicho nada del tamaño de los grupos con el que estás trabajando. Tal vez aumentar el número de muestras ayudaría a aclarar la situación.

Una alternativa, aunque poco ortodoxa pues los grupos están elegidos a la vista de los resultados, sería intentar comparar directamente los grupos control y estufa a través de un test t o de un test de medianas.

Un saludo.