높은 미로 결과에 대한 적절한 통계 테스트를 선택하는 방법은 무엇입니까?

EPM (Emplated Plus Maze) 테스트 결과를 분석 할 때는 정확하고 의미있는 결론을 도출하는 데 적절한 통계 테스트를 선택하는 것이 중요합니다. 고가 플러스 미로 장비의 주요 공급 업체로서, 나는 연구자들이 이와 관련하여 직면 한 문제를 직접 목격했습니다. 이 블로그에서는 EPM 결과에 대한 올바른 통계 테스트를 선택하여 통찰력과 실용적인 팁을 제공하는 과정을 안내합니다.

높은 플러스 미로 이해

높은 플러스 미로는 설치류의 행동과 같은 불안을 평가하는 데 널리 사용되는 행동 테스트입니다. 그것은 두 개의 열린 팔과 두 개의 닫힌 팔로 구성되어 있으며,지면 위로 높아집니다. 설치류의 자연스러운 혐오감과 높은 공간에 대한 자연스러운 혐오감은 불안한 동물이 팔에 더 적은 시간을 보내고 닫힌 팔에 더 많은 시간을 할애 할 것임을 의미합니다. EPM 실험에서 측정 된 일반적인 변수에는 팔에 소비 된 시간, 닫힌 팔에 소요 된 시간, 팔에 들어가는 항목 수 및 닫힌 팔에 대한 항목 수가 포함됩니다.

통계 테스트를 선택하기 전에 고려해야 할 요소

특정 통계 테스트를 시작하기 전에 몇 가지 요인을 고려해야합니다.

1. 데이터 유형

데이터의 특성은 주요 고려 사항입니다. 두 가지 주요 데이터 유형이 있습니다 : 파라 메트릭 및 비 매개 변수. 파라 메트릭 데이터는 정규 분포를 따르는 것으로 가정되며 그룹간에 동일한 차이가 있습니다. 비 매개 변수 데이터는 이러한 가정을 충족하지 않습니다. 예를 들어, 열린 암에 소요되는 시간을 측정하고 데이터가 벨 모양의 곡선과 평균 주위에 대칭 적으로 분포되면 매개 변수 일 가능성이 높습니다. 그러나 데이터가 왜곡되거나 특이 치가 있으면 비 매개 변수 일 수 있습니다.

2. 그룹 수

실험 그룹의 수도 중요한 역할을합니다. 단일 그룹, 두 그룹 또는 여러 그룹이있을 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 실험에서는 대조군과 치료 그룹 (두 그룹)을 비교할 수 있습니다. 보다 복잡한 연구에서는 다른 용량의 약물 또는 다른 유전자 균주를 가질 수있어 여러 그룹을 초래할 수 있습니다.

3. 실험 설계

귀하의 연구가 사이의 대상 디자인 (각 그룹의 다른 동물) 또는 내부 - 대상 디자인 (동일한 동물이 다른 조건에서 테스트) 사이의 통계 테스트 선택에 영향을 미칩니다. 사이의 대상 디자인에서 관측의 독립성은 주요 가정이며, 내부 - 대상 디자인에서는 반복 측정 간의 상관 관계를 고려해야합니다.

다양한 시나리오에 대한 통계 테스트

두 개의 독립 그룹 비교

두 개의 독립 그룹 (예 : 대조군 및 약물 처리 그룹)이 있고 데이터가 파라 메트릭 인 경우 독립적 인 샘플 T- 테스트는 적합한 선택입니다. 이 테스트는 두 그룹의 평균을 비교하여 유의 한 차이가 있는지 확인합니다. 예를 들어, 열린 암에 소비 된 시간이 대조군과 처리 된 그룹간에 다른지 알고 싶다면 독립적 인 샘플 t- 테스트를 사용할 수 있습니다.

Radial Arm Maze Mouse Auditory Brainstem Response Testing System

독립 샘플 T- 테스트의 공식은 다음과 같습니다.

[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}]

여기서 (\ bar {x}{1}) 및 (\ bar {x}{2}))는 두 그룹의 수단이며 (n_ {1}) 및 (n_ {2})는 두 그룹의 샘플 크기이고 (s_ {p})는 풀링 된 표준 편차입니다.

데이터가 비 매개 변수 인 경우 Mann -Whitney U 테스트를 사용할 수 있습니다. 이 테스트는 두 그룹의 모든 데이터를 함께 평가 한 다음 두 그룹의 순위를 비교합니다. 독립 샘플 t- 테스트에 대한 분포 - 무료 대안입니다.

두 관련 그룹 비교

내부에서 - 두 가지 조건을 갖는 대상 디자인 (예 : 치료 전후에 동일한 동물을 테스트 함), 데이터가 파라 메트릭 인 경우 쌍을 이루는 샘플 T- 테스트가 적절하다. 이 테스트는 쌍을 이루는 관찰의 차이점에 중점을 둡니다. 예를 들어, 동일한 동물 그룹에 약물을 투여하기 전후에 열린 팔에 소요되는 시간을 측정하면 쌍을 이루는 샘플 T- 테스트는 약물이 유의 한 영향을 미치는지 결정할 수 있습니다.

페어링 된 샘플 T- 테스트의 공식은 다음과 같습니다.

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

여기서 (\ bar {d})는 쌍의 관측치 간의 차이의 평균이며 (s_ {d})는 차이의 표준 편차이며 (n)은 쌍의 수입니다.

데이터가 비 파라 메트릭 인 경우 Wilcoxon 서명 - 순위 테스트는 갈 길입니다. 그것은 쌍을 이루는 관찰 사이의 절대적인 차이를 평가 한 다음 이러한 차이의 징후를 고려합니다.

여러 그룹 비교

두 그룹 이상의 그룹이있는 경우, 데이터가 매개 변수이고 정규성과 동일한 차이의 가정을 충족시키는 경우, 분산 분산 분석 (ANOVA)은 일반적인 선택입니다. ANOVA는 그룹 내와 그룹 내에서 분산을 분석하여 여러 그룹의 평균을 비교합니다. 예를 들어, 3 가지 복용량의 약물과 대조군이있는 경우,이 4 개의 그룹 중 열린 팔에 소요되는 시간에 차이가 있는지 확인하려면 ANOVA를 사용할 수 있습니다.

ANOVA가 하나의 결과가 중요하다면 그룹간에 하나 이상의 중요한 차이가 있음을 알려줍니다. 그런 다음 Tukey의 정직하게 유의 한 차이 (HSD) 테스트와 같은 사후 테스트를 수행하여 특정 그룹이 서로 다른 특정 그룹을 결정해야합니다.

데이터가 비 매개 변수 인 경우 Kruskal -Wallis 테스트가 적절합니다. 그것은 하나의 웨이 ANOVA의 비 매개 변수에 해당합니다. Mann -Whitney U 테스트와 유사하게 모든 그룹의 모든 데이터를 함께 순위를 매기고 그룹 간 순위를 비교합니다. Kruskal -Wallis 테스트가 중요하다면 Dunn의 테스트를 게시물 -HOC 테스트로 사용하여 특정 그룹 간의 차이점을 식별 할 수 있습니다.

기타 고려 사항 및 관련 장비

높은 플러스 미로 외에도 동물 행동 연구에 사용할 수있는 다른 장비가 있습니다. 예를 들어,방사형 암 미로설치류에서 공간 학습과 기억을 연구하는 데 사용됩니다. 그만큼마우스 청각 뇌간 반응 테스트 시스템생쥐의 청각 기능을 평가하는 데 사용될 수 있으며마우스 놀라운 응답 테스트 시스템놀라운 반사 및 관련 행동을 연구하는 데 유용합니다.

이러한 다른 장비 결과에 대한 통계 테스트를 선택할 때 데이터 유형, 그룹 수 및 실험 설계를 고려하는 것과 동일한 원리가 적용됩니다.