เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการทดสอบการยกระดับ Plus Maze (EPM) การเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสรุปข้อสรุปที่แม่นยำและมีความหมาย ในฐานะซัพพลายเออร์ชั้นนำของอุปกรณ์ยกระดับและเขาวงกตฉันได้เห็นความท้าทายที่นักวิจัยเผชิญในเรื่องนี้โดยตรง ในบล็อกนี้ฉันจะแนะนำคุณเกี่ยวกับกระบวนการเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมสำหรับผลลัพธ์ EPM ของคุณให้ข้อมูลเชิงลึกและเคล็ดลับการปฏิบัติระหว่างทาง
ทำความเข้าใจกับเขาวงกตระดับสูงและยกระดับ
เขาวงกตที่เพิ่มขึ้นและเขาวงกตเป็นการทดสอบพฤติกรรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการประเมินความวิตกกังวล - เช่นพฤติกรรมในหนู ประกอบด้วยแขนเปิดสองแขนและแขนปิดสองตัวสูงขึ้นเหนือพื้นดิน ความเกลียดชังตามธรรมชาติของหนูในการเปิดและยกระดับหมายความว่าสัตว์ที่วิตกกังวลจะใช้เวลาน้อยลงในแขนที่เปิดกว้างและเวลาในแขนปิดมากขึ้น ตัวแปรทั่วไปที่วัดในการทดลอง EPM รวมถึงเวลาที่ใช้ในแขนเปิดเวลาที่ใช้ในแขนปิดจำนวนรายการลงในแขนเปิดและจำนวนรายการเป็นแขนปิด
ปัจจัยที่ต้องพิจารณาก่อนที่จะเลือกการทดสอบทางสถิติ
ก่อนที่จะดำน้ำในการทดสอบทางสถิติเฉพาะต้องคำนึงถึงปัจจัยหลายอย่าง:
1. ประเภทของข้อมูล
ลักษณะของข้อมูลของคุณคือการพิจารณาเบื้องต้น มีข้อมูลหลักสองประเภท: พารามิเตอร์และไม่ใช่พารามิเตอร์ ข้อมูลพารามิเตอร์จะถือว่าเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติและมีความแปรปรวนเท่ากันในกลุ่ม ข้อมูลที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ไม่ตรงกับสมมติฐานเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นหากคุณวัดเวลาที่ใช้ในแขนเปิดและข้อมูลจะกระจายอย่างสมมาตรรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยด้วยเส้นโค้งรูประฆังเป็นไปได้ อย่างไรก็ตามหากข้อมูลเบ้หรือมีค่าผิดปกติอาจไม่ใช่พารามิเตอร์
2. จำนวนกลุ่ม
จำนวนกลุ่มทดลองก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน คุณอาจมีกลุ่มเดียวสองกลุ่มหรือหลายกลุ่ม ตัวอย่างเช่นในการทดลองอย่างง่ายคุณอาจเปรียบเทียบกลุ่มควบคุมและกลุ่มการรักษา (สองกลุ่ม) ในการศึกษาที่ซับซ้อนมากขึ้นคุณอาจมีปริมาณยาหรือสายพันธุ์ทางพันธุกรรมที่แตกต่างกันส่งผลให้หลายกลุ่ม
3. การออกแบบการทดลอง
ไม่ว่าการศึกษาของคุณจะเป็นการออกแบบระหว่าง - วิชา (สัตว์ต่าง ๆ ในแต่ละกลุ่ม) หรือการออกแบบภายใน - การออกแบบ (สัตว์เดียวกันได้รับการทดสอบภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน) จะมีผลต่อการเลือกการทดสอบทางสถิติ ในระหว่าง - การออกแบบอาสาสมัครความเป็นอิสระของการสังเกตเป็นข้อสันนิษฐานที่สำคัญในขณะที่การออกแบบภายใน - อาสาสมัครการออกแบบความสัมพันธ์ระหว่างการวัดซ้ำจะต้องได้รับการพิจารณา
การทดสอบทางสถิติสำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน
เปรียบเทียบสองกลุ่มอิสระ
หากคุณมีกลุ่มอิสระสองกลุ่ม (เช่นกลุ่มควบคุมและกลุ่มยาที่ได้รับการรักษา) และข้อมูลของคุณเป็นพารามิเตอร์ตัวอย่างอิสระ T - การทดสอบเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม การทดสอบนี้เปรียบเทียบวิธีการของทั้งสองกลุ่มเพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการทราบว่าเวลาที่ใช้ในแขนเปิดนั้นแตกต่างกันระหว่างการควบคุมและกลุ่มที่ได้รับการรักษาคุณสามารถใช้ตัวอย่างอิสระ T - ทดสอบ
สูตรสำหรับตัวอย่างอิสระ t - การทดสอบคือ:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]
ที่ไหน (\ bar {x}{1}) และ (\ bar {x}{2}) เป็นวิธีการของทั้งสองกลุ่ม (n_ {1}) และ (n_ {2}) เป็นขนาดตัวอย่างของทั้งสองกลุ่มและ (s_ {p}) คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่รวมเข้าด้วยกัน
หากข้อมูลของคุณไม่ใช่ - พารามิเตอร์การทดสอบ Mann - Whitney U สามารถใช้งานได้ การทดสอบนี้จัดอันดับข้อมูลทั้งหมดจากทั้งสองกลุ่มด้วยกันจากนั้นเปรียบเทียบอันดับของทั้งสองกลุ่ม มันเป็นทางเลือกการกระจาย - ฟรีสำหรับตัวอย่างอิสระ t - ทดสอบ
เปรียบเทียบสองกลุ่มที่เกี่ยวข้อง
ในการออกแบบภายใน - อาสาสมัครที่มีสองเงื่อนไข (เช่นสัตว์เดียวกันจะถูกทดสอบก่อนและหลังการรักษา) หากข้อมูลเป็นพารามิเตอร์ตัวอย่างที่จับคู่ t - การทดสอบมีความเหมาะสม การทดสอบนี้มุ่งเน้นไปที่ความแตกต่างระหว่างการสังเกตที่จับคู่ ตัวอย่างเช่นหากคุณวัดเวลาที่ใช้ในแขนเปิดก่อนและหลังการจัดการยาไปยังกลุ่มสัตว์กลุ่มเดียวกันตัวอย่างที่จับคู่ T - การทดสอบสามารถตรวจสอบได้ว่ายามีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
สูตรสำหรับตัวอย่างที่จับคู่ t - การทดสอบคือ:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
โดยที่ (\ bar {d}) เป็นค่าเฉลี่ยของความแตกต่างระหว่างการสังเกตที่จับคู่ (s_ {d}) คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความแตกต่างและ (n) คือจำนวนคู่
หากข้อมูลไม่ใช่ - พารามิเตอร์การทดสอบ Wilcoxon ที่ลงนาม - อันดับเป็นวิธีที่จะไป มันจัดอันดับความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างการสังเกตที่จับคู่แล้วพิจารณาสัญญาณของความแตกต่างเหล่านี้
เปรียบเทียบหลายกลุ่ม
เมื่อคุณมีมากกว่าสองกลุ่มหากข้อมูลเป็นพารามิเตอร์และเป็นไปตามสมมติฐานของความปกติและความแปรปรวนที่เท่าเทียมกันการวิเคราะห์วิธีเดียวของความแปรปรวน (ANOVA) เป็นตัวเลือกทั่วไป ANOVA เปรียบเทียบวิธีการของหลายกลุ่มโดยการวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มและภายในกลุ่ม ตัวอย่างเช่นหากคุณมียาเสพติดและกลุ่มควบคุมสามขนาดที่แตกต่างกันและคุณต้องการดูว่ามีความแตกต่างในเวลาที่ใช้ในการเปิดแขนทั้งสี่กลุ่มนี้หรือไม่
หากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบหนึ่ง - วิธีการ ANOVA นั้นมีความสำคัญเพียงแค่บอกคุณว่ามีความแตกต่างอย่างน้อยหนึ่งอย่างอย่างน้อยหนึ่งกลุ่ม จากนั้นคุณจะต้องทำการทดสอบโพสต์ - การทดสอบเช่นการทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญอย่างสุจริตของ Tukey (HSD) เพื่อพิจารณาว่ากลุ่มใดที่แตกต่างจากกัน
หากข้อมูลของคุณไม่ใช่ - พารามิเตอร์การทดสอบ Kruskal - Wallis นั้นเหมาะสม มันเป็นสิ่งที่ไม่เทียบเท่าพารามิเตอร์ของ ANOVA ทางเดียว คล้ายกับการทดสอบ Mann - Whitney U มันจัดอันดับข้อมูลทั้งหมดจากทุกกลุ่มเข้าด้วยกันแล้วเปรียบเทียบอันดับระหว่างกลุ่ม หากการทดสอบ Kruskal - Wallis มีความสำคัญคุณสามารถใช้การทดสอบของ Dunn เป็นการทดสอบโพสต์ - HOC เพื่อระบุความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่เฉพาะเจาะจง
ข้อควรพิจารณาอื่น ๆ และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง
นอกเหนือจากเขาวงกตและเขาวงกตที่ยกระดับแล้วยังมีอุปกรณ์ชิ้นอื่น ๆ ที่สามารถใช้ในการวิจัยพฤติกรรมสัตว์ได้ ตัวอย่างเช่นไฟล์เขาวงกตแขนเรเดียลใช้เพื่อศึกษาการเรียนรู้เชิงพื้นที่และความทรงจำในหนู ที่ระบบทดสอบการตอบสนองก้านสมองของเมาส์สามารถใช้เพื่อประเมินฟังก์ชั่นการได้ยินในหนูและระบบทดสอบการตอบสนองของเมาส์ startleมีประโยชน์สำหรับการศึกษาการสะท้อนกลับที่น่าตกใจและพฤติกรรมที่เกี่ยวข้อง
เมื่อเลือกการทดสอบทางสถิติสำหรับผลลัพธ์ของอุปกรณ์อื่น ๆ เหล่านี้หลักการเดียวกันของการพิจารณาชนิดข้อมูลจำนวนกลุ่มและการออกแบบการทดลองใช้
บทสรุป
การเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมสำหรับผลลัพธ์ที่ได้รับการยกระดับและเขาวงกตเป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่ต้องพิจารณาชนิดข้อมูลจำนวนกลุ่มและการออกแบบการทดลองอย่างรอบคอบ โดยการทำความเข้าใจกับปัจจัยเหล่านี้และการทดสอบทางสถิติที่มีอยู่คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการวิเคราะห์ของคุณถูกต้องและเชื่อถือได้
ในฐานะซัพพลายเออร์ของอุปกรณ์เขาวงกตระดับสูงและยกระดับเรามุ่งมั่นที่จะให้บริการผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงและสนับสนุนความต้องการด้านการวิจัยของคุณ หากคุณมีความสนใจในการซื้อเขาวงกตระดับสูงของเราหรือมีคำถามใด ๆ เกี่ยวกับอุปกรณ์การวิจัยพฤติกรรมสัตว์โปรดติดต่อเราเพื่อรับการจัดซื้อและอภิปรายเพิ่มเติม
การอ้างอิง
- Field, A. (2013) การค้นพบสถิติโดยใช้สถิติ IBM SPSS Sage Publications
- Siegel, S. , & Castellan Jr, NJ (1988) สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์สำหรับวิทยาศาสตร์พฤติกรรม McGraw - Hill
- Howell, DC (2012) วิธีการทางสถิติสำหรับจิตวิทยา Wadsworth Cengage Learning
