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erika.melissari
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
 Inserito il - 28 ottobre 2008 : 14:15:20
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Salve a tutti,
sono alle prese con l'analisi di alcuni dati e non riesco a capire che tipo di test devo fare
I miei dati sono stati tratti da un esperimento così realizzato:
un gruppo di persone sono state suddivise in due sottogruppi a seconda che ciascuna presenti o meno un determinato polimorfismo genetico ( cioè un genotipo particolare in un punto ben preciso del genoma). Ciascun sottogruppo è stato ulteriormente diviso in due ed è stata somministrata oppure no una molecola...
Cerco di spiegarmi meglio...
Alla fine ho:
. p+m+ e p+m- che sono i due sottogruppi con il polimorfismo (p+) ai quali è stata (m+) o non è stata (m-) somministrata la molecola
. p-m+ e p-m- che sono i due sottogruppi senza il polimorfismo (p-) ai quali è stata (m+) o non è stata (m-) somministrata la molecola.
L'influenza che questa molecola ha sugli individui viene misurata su una scala di miglioramento delle prestazioni fisiche, la cui valutazione viene fatta prima di dare la molecola (t0) e per tempi ripetuti (t1, t2, t3) dopo aver iniziato la somministrazione. La somministrazione non viene interrotta ma perdura per tutto il tempo in cui si valuta la scala.
Se nel gruppo dei p+ voglio vedere se con o senza la molecola le prestazioni variano utilizzando le misure ripetute nel tempo, che test devo fare?
...io avrei pensato ad un ANOVA ad 1 via ma per misure ripetute, è corretto secondo voi?
Io di solito uso R per le analisi statistiche, come imposto il test?
Grazie mille a tutti
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 28 ottobre 2008 : 15:09:41
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devi adattare un modello ad effetti misti , ( l'anova è qualcosa di vecchio...è meglio sempre ragionare in termini di modelli generali lineari...a cui afferiscono tutti i tipi di test dal semplice t-test al chiquadrato)
in R devi caricare la libreria nmle e usare la funzione lme
questo dovrebbe essere il codice per fittare il modello
lme(y~tempo+gruppo+trattamento, random=~1|id, data=df)
dove y è la variabile outcome dello studio (miglioramento prestazioni fisiche)
tempo è un fattore qui trattato ad effetti fissi con un numero di livelli pari a to, t1, t2, t3
Gruppo è un fattore ad effetti fissi con due livelli (p+, p-)
Trattamento è un fattore ad effetti fissi con due livelli (m+ m-)
id è un fattore ad effetti random corrispondente alla singola unità statistica cioè nel tuo caso al paziente
è chiaro che per fare questa analisi devi avere un dataset organizzato in formato long
cioè più o meno cosi
id|Gruppo|Trattamento| Tempo| Y |
1 |p+ |m+ | t0 | 10|
1 |p+ |m+ | t1 | 15|
1 |p+ |m+ | t2 | 19|
1 |p+ |m+ | t3 | 20|
questo è il dataset minimo per il primo paziente che appartiene al gruppo p+ che è stato trattato (m+) e che nei vari tempi (t0, t1, t2, t3) ha registrato i valori 10, 15, 19, 20 ( chiaramente i valori sono inventati)
questa organizzazione dei dati la devi ripetere per tutti gli altri pazienti fino ad ottenere un solo dataset!
buon lavoro
TMax
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erika.melissari
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 28 ottobre 2008 : 17:01:33
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ok. allora se non ho capito male:
alla fine del mio studio io saprò per quali dei miei soggetti le prestazioni sono migliorate grazie alla molecola e per quali non è stato così...questa sarebbe la mia y, giusto?
E' una variabile dicotomica, vero
Lo scopo principale dello studio è sapere se ci sono differenza significative fra i soggetti p+ dovuti alla somministrazione o meno della molecola...trovo questo risultato con il modello che mi hai suggerito tu?
Grazie mille per le tue info
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 28 ottobre 2008 : 17:09:39
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no la tua y è lo score che hai misurato nei pazienti
si certo il modello risponde al tuo quesito
ciao
Max |
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erika.melissari
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 28 ottobre 2008 : 17:30:57
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Giusto. y è 10 15 19 20 nel tuo esempio.
che tipo di risultato trovo applicando il modello che mi suggerisci tu e come lo devo interpretare?
non ho esperienza con questo tipo di modelli...
trovo della documentazione in proposito?
Grazie ancora |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 28 ottobre 2008 : 17:55:37
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ottieni dei coefficienti di regressione.... quindi l'interpreti come i classici coeff di regressione...
si tratta di modelli che hanno un certo grado di complicazione però occorre sapere abbastanza bene la statistica non sono facili da interpretare
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erika.melissari
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 29 ottobre 2008 : 11:33:06
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ho qualche esperienza nell'applicazione dei modelli lineari ad effetti misti per i dati di espressione genica, ma con il pacchetto di R che uilizzo per questo tipo di analisi imposto solo il tipo di effetto per ciascun "componente" del modello e ottengo il dato di espressione come risultato di un F-test nested.
Qualche volta ho utilizzato la logit per analizzare l'associazione fra presenza/assenza di una malattia e frequenze di genotipi...però non mi è mai capitato di fare un test per misure ripetute...per cui non ho confidenza con il risultato dell’analisi ottenuto utilizzando la funzione e il modello che mi hai suggerito...
inoltre le mie conoscenze sui modelli lineari ad effetti misti sono da autodidatta e mi piacerebbe approfondirle su qualche testo...
non è che mi potresti consigliarmene qualcuno sul quale approfondire la formulazione e l’utilizzo dei modelli lineari ad effetti misti? 
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
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erika.melissari
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 29 ottobre 2008 : 12:08:34
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Grazie mille!  |
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