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ANOVA de dos vías con medidas repetidas y efecto aleatorio y suposiciones violadas

Estoy tratando de ejecutar un ANOVA bidireccional en JMP donde tengo las siguientes variables:

Efectos fijos: 1. Genotipo (categórico) 2. Temperatura (categórico)

Efecto aleatorio: 1. Sujeto (animal)

Estoy usando el mismo sujeto para diferentes temperaturas, violando la suposición de medidas independientes de ANOVA de dos vías. Si considero el efecto aleatorio del sujeto anidado dentro de la temperatura, ¿eso satisface la suposición de medidas independientes?

Estoy satisfaciendo el supuesto de varianza igual pero violando la distribución normal. ¿Es necesario elegir una prueba no paramétrica si estoy violando la distribución normal?

¡Cualquier ayuda es muy apreciada!

Captura de pantalla de JMP

1 respuesta
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Por la violación de la normalidad, supongo que puede tener un tamaño de muestra grande ya que está trabajando con ratones. La suposición de normalidad a veces es difícil de verificar porque algunas pruebas son demasiado poderosas para conjuntos de datos con un tamaño de muestra grande. Puedes encontrar más sobre este debate aquí: Suposición de normalidad y tamaño de la muestra

Eche un vistazo a su distribución, si el tamaño de su muestra es bajo y la distribución no parece tender hacia una distribución normal, tendrá que encontrar otra prueba estadística que no requiera que los datos se distribuyan normalmente.

Me parece que ha probado cada ratón en todas las condiciones de temperatura. Si este es el caso, entonces no creo que anidar individuos dentro de la temperatura sea lo correcto. Si ha probado algunos ratones para una temperatura en particular, y luego otros ratones para otra temperatura, es posible que desee hacerlo si tiene algunas mediciones repetidas. Puede leer más sobre este problema aquí: Efectos aleatorios cruzados frente a anidados: ¿en qué se diferencian y cómo se especifican correctamente en lme4?

Un modelo del tipo VO2 ~ genotype + temperature + temperature:genotype + (1|miceID) debería funcionar, luego verifique el supuesto de normalidad y decida si necesita o no encontrar una alternativa al ANOVA.

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