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puchu
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
 Inserito il - 10 luglio 2007 : 18:59:52
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Salve, mi sono appena iscritto e vorrei farvi i complimenti per il sito!!! Purtroppo però ho un problema che non riesco a risolvere.
In laboratorio mi hanno chiesto di fare un test di anova su soggetti affetti da Sm trattati con un nuovo farmaco pe capire se ilfarmaco ha effetto nel tempo. Loro mi hano dato questi dati: sesso, età, Edss, peso iniziale, peso a 3 mesi, peso a 6 mesi, poi a 12 mesi, corrispettivi IMB a 0,3,6, e 12 mesi e altri dati come i livelli di massa magra e Tbw sempre a 0, 3 ,6 e 12 mesi. Ora se ho capito bene la variabile indipendente dovrebbe essere 0, 3, 6 12 mesi giusto? mentre le variabili dipendenti sono il peso, Imb , massa magra e twb giusto? Quindi visto che le variabili dipendenti sono più di due non posso fare un Anova, ma dovrei fare una MANOVA? Se quel che ho detto è giusto dove lo trovo uno schema o un programma per farlo?
Grazie in ogni caso!
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 11 luglio 2007 : 00:43:06
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Benvenuto sul forum innanzitutto!
Io nel tuo esempio avrei fatto un'ANOVA a più vie.
Sinceramente la differenza tra questa e una MANOVA devo dire non mi è molto chiara, e da quello che ho letto in giro mi sembra che sia chiara solo a pochi....
Queste sono le due definizioni più "utili" che son riuscito a trovare...
ANOVA a più vie:
You can use N-way ANOVA to determine if the means in a set of data differ when grouped by multiple factors. If they do differ, you can determine which factors or combinations of factors are associated with the difference.
MANOVA
Often we have multiple variables, and we are interested in determining whether the entire set of means is different from one group to the next. There is a multivariate version of analysis of variance that can address that problem...
Ad ogni modo puoi fare un'ANOVA a più vie con R (software gratuito e molto potente, lo trovi su http://www.r-project.org/ ) oppure con Matlab (che però è a pagamento).
Se hai bisogno ti posso fare un esempio di come farlo con R. (di Matlab non ricordo un gran che).
In generale scordati di risolvere questo tipo di problemi con software tipo Systat o simili con una bella interfaccia grafica....  |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 11 luglio 2007 : 01:42:02
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Scusami, mi sono accorto di averti detto una cosa sbagliata!!! 
L'ANOVA a più vie si usa se hai più fattori ed un solo parametro.
Ad esempio: misuri il peso a diversi tempi in soggetti trattati con il farmaco 1 o il farmaco 2 alla dose 1, 2 o 3.
In questo caso hai una sola variabile dipendente (il peso) e più variabili indipendenti (tempo, farmaco e dose).
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Forse quindi MANOVA è quello che serve a te... non ne sono certissimo però, mai usato! |
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puchu
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 11 luglio 2007 : 09:21:23
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| Grazie cmq! Ma non esiste un software per fare una Manova allora? |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
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puchu
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 13 luglio 2007 : 17:28:19
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Ciao ho avuto maggiori chiarimenti riguardo a quello che dovrei fare con i miei dati... in pratica loro vogliono sapere nei soggetti trattati con un farmaco se i dati di BMI, massa magra, tbw etc visti a 0- 3-6-12 mesi presentano una differenza significativa quando la popolazione è discriminata per sesso e livello di EDSS.
Quindi non devo fare più un MANOVA giusto? Devo fare un ANOVA a 2 vie (EDSS e Sesso) una volta per il Bmi... una volta per la massa magra e una volta per il TBW, giusto? Grazie in ogni caso, sei stato molto disponibile! |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 13 luglio 2007 : 22:46:38
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| Beh sì, direi che in quel caso fare 2 ANOVA separati dovrebbe funzionare. Un'altra cosa che puoi fare è cercare qualche articolo in cui hanno analizzato qualcosa di simile (anche relativo ad altre malattie) e vedere come hanno analizzato i dati. |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 04 agosto 2007 : 15:57:01
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Ciao a tutti, sono nuovo qui... ho trovato questo post che riguarda argomenti che sto studiando proprio in questi mesi, per cui spero di riuscire a dare una mano.
Premetto che sono uno studente di neuroscienze cognitive (e non di biologia) per cui non ho ben chiaro cosa sia la Sm o altre variabili in studio.
Comunque, se non ho capito male, tu hai diverse variabili: BMI, TBW, Massa magra, Peso e non so cos'altro. Ognuna di queste variabili ha una misurazione ripetuta 4 volte (a 0, 3, 6 e 12 mesi).
Non solo: hai anche altre due variabili: sesso e livello di EDSS. Immagino che questo EDSS sia una variabili discreta, tipo il sesso.
Quindi ciò che volgiamo vedere è se tra Maschi, Femmine, e i gruppi distinti in base al livello di EDSS, sussiste una differenza nel BMI, Peso, Massa grassa, ecc. alla somministrazione del farmaco, farmaco che viene somministrato in 4 tempi diversi.
Eh si....... questa è una MANOVA !!!!! Una manova dove le variabili indipendenti sono sesso e EDSS, e quelle dipendenti sono Peso, massa grassa, ecc. E, essendoci diverse misurazioni delle variabili dipendenti, dovrebbe essere una manova a misure ripetute.
Questo ovviamente nel caso EDSS sia una variabile discreta (se invece fosse continua credo che si dovrebbe parlare di analisi della covarianza multivariata a misure ripetute !!!!!!!)
Ti sonsiglio di dividere i fattori in 2 "anove" (se così si può dire!) ma di fare un'unica statistica: se tu facessi due anove il tuo alfa aumenterebbe e sarebbe troppa la probabilità di prendere fischi per fiaschi.
Stai attento ad una cosa: fare una manova non è come fare tante anova sulle diverse variabili dipendenti, ma si tratta proprio di un’analisi statistica a parte (almeno credo).
Come software ti consiglio R, è il più completo ed è gratuito. Ma è molto complesso... se ce l'hai a disposizione la cosa migliore è SPSS (ma costa).
Se ti serve una mano puoi contattarmi via mail senza problemi: massiddavi@gmail.com |
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puchu
Nuovo Arrivato
8 Messaggi |
Inserito il - 01 settembre 2007 : 00:04:33
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| Wow non ci speravo davvero più....ora che sono tornato ho visto il forum per curiosità... grazie mille!!! |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 14:51:45
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Ciao...
rapidamente ..se hai delle misure ripetute come mi sembra di capire .. devi adattare un modello ad effetti misti... io preferisco ragionare in termini di modelli lineari o meno... l'anova è un semplice modello lineare ..
In R devi usare il pacchetto nmle e la funzione lme, qualcosa tipo:
lme(y~x, random=~1|soggetto, data=tuoidati)
dove y è la tua variabile dipendente, e X è il tempo
il termine
random=~1|soggetto permette di nidificare le osservazioni nei singoli soggetti... cioè permette di trattare le misure ripetute intrasoggetto
ti conviene fare una serie di modelli per le singole variabili... poi semmai puoi complicare il tutto usando un modello che consideri la relazione tra le variabili Y ...
buon lavoro
TMax |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 18:38:42
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Io procederei in modo diverso (ma non è detto che sia il metodo corretto).
Innanzitutto verificherei gli assunti di applicabilità dell’analisi della varianza (i campioni si devono distribuire normalmente e le varianze campionarie devono essere omogenee).
Se gli assunti fossero verificati, procederei con una manova.
E’ necessario in primo luogo creare le variabili di tipo fattore codificanti per sesso ed EDSS. Bisogna creare anche una variabile fattore per i soggetti.
I dati andrebbero raccolti in una matrice (che possiamo chiamare y).
I comandi di R per svolgere la manova sarebbero:
fit <- manova(y~sesso*EDSS*soggetto)
summary.aov(fit)
Se gli assunti non fossero rispettati, procederei con una trasformazione dei dati (box e cox) oppure con un test non parametrico. |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 18:48:56
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ciao ...
una precisazione circa gli assunti per l'ìapplicabilità dell'anova ( e diq aulsiasi modello lineare)...la normalità è un assunto che si riferisce ai residui ( cioè all'errore) non alla distribuzione delle osservazioni... quindi occorre adattare il modello e verificare che i residui siano normali .. in R è sufficiente assegnare i risultati di un modello (dandogli un nome ad esempio: mod) e poi digitare
plot(mod) in questo modo saranno prodotti 4 grafici diagnostici circa la normalità dei residui...
TMax |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 18:54:20
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riciao ..
un altra precisazione...
fit <- manova(y~sesso*EDSS*soggetto)
questo modello non va bene perchè il soggetto è un fattore ad effetti casuali e non fissi... a meno di considerare il campione di soggetti non un campione ma la popolazione d'interesse, in questo caso però i risultati possono essere inferiti esclusivamente ai soggetti reclutati per lo studio...
TMax |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 19:20:56
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Ti dico la verita , questa storia di "effetti casuali" ed "effetti fissi" non l'ho mai capita. Non ne ho mai compreso appieno la differenza... io chiamo semplicemente fattori "between subjects" quelli presenti in una anova che NON e' a misure ripetute (suppongo che questo sia il random effects model), mentre chiamo fattori "within subjects" i fattori a misure ripetute.
Quando si svolge una anova a misure ripetute effettivamente il fattore "soggetti" e' ad effetti casuali. Hai ragione, quel comando è sbagliato!
Però non so come si faccia una manova a misure ripetute con R... spiacente, le mie competenze si fermano qui! |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 19:37:02
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mmm... credo che il comando sia uguale a quello dell'anova, quindi una roba tipo:
mod <- aov( y~sesso*edss+Error(soggetto/(sesso*edss) ))
summary(mod)
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2007 : 21:59:53
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ciao,
la differenza tra effetti fissi o casuali è molto importante...e non corrisponde al 'between o within subject...
provo a sintetizzare la questione, che tutto sommato è semplice:
per coprenderla al meglio conviene riferirsi al disegno sperimentale che genera i dati... supponi un disegno molto semplice:
un trattamento è allocato casualmente a due gruppi di soggetti, e interesse dello sperimentatore è studiare l'effetto del trattamento su un deteriminato parametro (diciamo Y)...
in questo caso nella terminologia dei disegni sperimentali, il fattore 'Trattamento' è detto essere ad effetti fissi, perchè lo sperimentatore è interessato a studiare le differenze tra i diversi livelli del fattore ( nell'esempio il fattore trattamento è a due livelli trattamento si/ trattamento no)...
in una classica analisi della varianza la differnza tra i gruppi di trattamento è la varianza between subject ( perchè è il trattamento che classifica i soggetti), mentre la variabilità all'interno del singolo gruppo tra i soggetti è detta within subject e misura l'errore residuo ovvero quella porzione della varianza totale che non è spiegata dall'effetto trattamento...
il modello lineare associato a questo semplice disegno è
y=m+bT+e
dove m è la media generale
bT è l'effetto dovuto al fattore ad effetti fissi a due livelli 'Trattamento' e infine
e è l'errore residuo ( cioè la variabilità non spiegata da T)
se il disegno prevede che il paramtro d'interesse sia misurato in tempi diversi, allora si pone il problema della variabilità dovuta al singolo soggetto...
in questo caso lo sperimentatore è interessato ancora all'effetto dovuto al fattore trattamento, è interessato però anche all'effetto dovuto al fattore tempo ( che anche in questo caso è ad effetti 'fissi'... supponi di rilevare il paramtro in 4 momenti diversi... i livelli del fattore tempo sono 4...)
può anche eventualmente interessare anche l'interazione tra il fattore Trattamento e il tempo...
lo sperimentatore sa però che una buona parte della variabilità è da attrinbuire al soggetto ..infatti è logico aspettarsi che la variabilità di un certo parametro sia più contenuta all'interno dello stesso soggetto che tra diversi soggetti ( e infatti un disegno con misure ripetute ha lo scpo anche di ridurre la variabilità residua)
se il disegno prevede la presenza diciamo di 10 soggetti si suppone che non sia d'interesse dello sperimentatore studiare le differenze tra i singoli soggetti... in questo casi infatti il fattore 'soggetto' è considerato ad effetti 'casuali' perchè si suppone che quei soggetti siano un campione 'casuale' dei possibili soggetti che potrebbero far parte dello studio... quello che interessa allo sperimentatore è quantitficare quanta variabilità è da attribuire all'effetto 'soggetto' in modo da depurare la variabilità spiegata dai fattori sperimentali d'interesse... i pratica è come ridurre ulteriormente il 'rumore di fondo' ...
secondo me si capisce meglio se si approcciano queste analisi ragionando in termini di modelli lineari e non in termini di analisi della varianza....tra l'altro la trattazione moderna della statistica è proprio attraverso l'introduzione del modello lineare generale...
qualsiasi test statistico ha una suo corrispondente in un modello lineare...
buona serata
TMax
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 04 settembre 2007 : 10:47:58
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Sei stato chiarissimo! Ho vagato per migliaia di siti internet e manuali alla ricerca di questa definizione, che non avevo mai trovato scritta in maniera così chiara!!! Quindi gli "effetti casuali" sarebbero la variabilità dovuta ai soggetti... ma davvero era così facile?!
Grazie  |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 04 settembre 2007 : 11:55:50
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Ciao,
non farti ingannare dall'esempio... non sempre è il soggetto...
considera un disegno sperimentale dove trattano ad esempio un certo numero di cavie... 10 ad un gruppo e 10 ad un altro gruppo... e valutano un parametro d'intersse nei piccoli delle cavie...
in questo caso .. la nidiata è un fattore di blocco e come tale è un fattore ad effetti casuali..., perchè le 'nidiate' utilizzate nello studio sono un campione 'casuale' delle popolazione delle nidiate...
e allo sperimentatore interessa 'controllare' questa fonte di variabilità non esprimere una valutazione sulla differenza tra nidiate...
TMax |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 04 settembre 2007 : 16:53:41
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Ok, fammi capire se ho capito l'esempio: abbiamo diverse nidiate di cavie, e da queste nidiate vengono estratti casualmente due gruppi. Il fattore "gruppo" è ad effetti fissi e, come hai detto tu, il fattore "nidiata" è ad effetti casuali. Quindi la variabilità dovuta al fattore "nidiata" andrà a costituire la variabilità d'errore, in quanto va ad interferire con quello che dovrebbe essere l'effetto puro del fattore "gruppo" (come accade invece per il fattore "soggetto" nella classica anova a misure ripetute).
E... in R? Immagino che il comando sia come quello che ho scritto qualche post fa, solo che nel parametro Error bisogna specificare il fattore "nidiata" e non "soggetto". |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 04 settembre 2007 : 17:20:41
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| Aspetta un attimo... se nell'anova a misure ripetute la componente dovuta ai soggetti assorbe interamente la variabilità d'errore, nell'esempio delle cavie la variabilità d'errore non sarebbe interamente assorbita dal fattore "nidiata" e quindi non si tratta di un modello saturo. .....E' così o sono ancora lontano dal capire il meccanismo?!?! |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
 Inserito il - 06 settembre 2007 : 14:03:49
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ciao,
in R no ho idea la sintassi per l'anova... come ti dicevo io uso sempre
glm o lme quest'utlima funzione per i modelli ad effetti misti...
anche perchè con lme posso impostare la struttura di correlazione delle osservazioni all'interno del fattore random...
se ad esempio sono misure ripetute posso impostare una matrice di autocorrelazione ...
non ho capito l'altro messaggio!!!...ma in questi giorni capisco la metà del solito... 
TMax |
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ALEDOL
Nuovo Arrivato
Città: milano
7 Messaggi |
Inserito il - 11 settembre 2007 : 21:56:37
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| ciao!!anche da parte mia complimenti x il sito!sono nuova!per prima cosa,direi che siete dei geni!sto cercando aiuto perchè fra un mese vorrei laurearmi e un anova (non so di che tipo, e questo è il prob)mi impedisce di finire i risultati della tesi!si tratta di otto pazienti, in cui ho dosato un ormone (cortisolo)pre e post-trattamento. solo che, in ciascuna delle due valutazioni, il cortisolo è stato dosato dopo stimolo con un altro ormone, ai tempi zero, 30 e 60 minuti dallo stimolo. quindi vorrei capire se il farmaco modifica la secrezione di cortisolo. che anova devo usare? la variabile dipendente immagino sia il cortisolo...ma quelle dipendenti?scusate l'ignoranza ma a medicina ste cose non me le han spiegate e sono al mio primo lavoro...si vede. grazie ciao!! |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 12 settembre 2007 : 00:13:22
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Cioè fammi capire, tu hai per ogni paziente il cortisolo al tempo 0, 30, e 60 dopo iniezione di un ormone, giusto?
In questo caso dovrebbe bastare un ANOVA ad una via, con 3 gruppi (0, 30 e 60) e come variabile dipendente il livello di cortisolo.
Il problema che vedo con questo esperimento (se fosse così come l'ho descritto io) è che non ci sono controlli. Cioè, ci dovrebbero essere dei pazienti iniettati con veicolo invece dell'ormone.
Se hai questi controlli, allora devi fare un ANOVA a 2 vie, sempre con 2 variabili indipendenti: i 3 gruppi (0, 30 e 60) e i due trattamenti (ormone o veicolo). La variabile dipendente è sempre il cortisolo. |
Sei un nuovo arrivato?
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ALEDOL
Nuovo Arrivato
Città: milano
7 Messaggi |
Inserito il - 12 settembre 2007 : 11:20:14
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Esatto nel mio studio non ci sono controlli. Solo che in ogni singolo paziente ho dosato il cortisolo (a 0, 30 e 60, i tre gruppi che dicevi)in due occasioni: pre-trattamento, e qualche mese dopo aver iniziato ad assumere quotidianamente il tal farmaco. Devo forse fare un ANOVA a 2 vie con due variabili indipendenti : i 3 gruppi (0, 30, 60) e i 2 gruppi (pre e-post trattamento)?
grazieee |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 12 settembre 2007 : 12:29:44
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Ciao, anche nel tuo caso...
non puoi utilizzare semplicemente un anova a più vie ( perchè il temrine vie fa riferimento ad effetti fissi)..
tu hai delle misure ripetute nello stesso soggetto quindi devi tenerne conto nel fare l'analisi...
prova a postare i dati....
TMax |
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massiddavi
Nuovo Arrivato
Città: Cagliari - Padova
20 Messaggi |
Inserito il - 12 settembre 2007 : 14:25:04
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| Tmax ha ragione. Prova a postare i dati come dice... |
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Discussione |
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Anova o manova?
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