Fisiologia dello spazio e dell'assenza di gravità: anova a 2 vie e distribuzione normale
Ciao a tutti,
Sto analizzando dati di un progetto di fisiologia dello spazio: sottoponiamo i soggetti a condizioni che simulano gli effetti fisiologici dell'assenza di gravità (Bed Rest e Water Immersion) e misuriamo le variazioni dell'attività elettrocorticale a riposo che si verificano. Potrebbe sembrare molto figo, e in parte lo è, ma che fatica l'analisi dei dati! La statistica è il problema minore ma, purtroppo, ho dei dubbi che vorrei proporvi per cercare una soluzione.
Ho gli stessi 16 soggetti che vengono sottoposti a due condizioni differenti (WI e BR) e vengono misurati dei valori in 6 momenti differenti lungo l'arco dell'esperimento (PRE, PHASE1, PHASE2, PHASE3, PHASE4, PHASE5). I parametri misurati in tutto sono 5 e, per chi mastica qualcosa di EEG, corrispondono alla potenza misurata in alcune delle bande di frequenza che caratterizzano l'analisi spettrale EEG (alpha1, alpha2, beta1, beta2, beta3).
Un mio collega, che ha precedentemente lavorato a questi dati, ha svolto un ANOVA a 2 vie per misure ripetute. Uno dei fattori erano le differenti fasi (PRE, PHASE1, PHASE2, PHASE3, PHASE4, PHASE5) e un'altro le condizioni (test1 e test2). Ha svolto un singolo test anova per ognuna delle bande di frequenza. Alla fine della storia risulta avere svolto 5 anova, per capire se, in ognuna delle bande di frequenza, le differenze nei valori dipendessero dalla condizione, dalla fase o da un insieme delle due.
Non sono estremamente convinto della soluzione adottata dal collega, qualcosa mi puzza, in particolare l'aver svolto singoli test per ognuna delle bande misurate. C'è un modo di integrare tutto insieme e fare un test che comprenda anche le bande (ad esempio come ulteriore fattore)? Aumenterebbe il potere statistico, aggiungerebbe confusione, oppure l'idea che ho in testa non ha proprio senso?
Altra domanda (supponendo che il disegno statistico del mio collega sia corretto): non mi è chiaro se la distribuzione gaussiana dei dati va verificata per tutti i dati registrati e riferiti ad una singola banda di frequenza (che so, tutti i dati registrati per alpha1) o se devo adottare altre soluzioni.
Spero sia chiaro, onestamente mi rendo conto che probabilmente non lo è al 100%. Se così fosse fate pure delle domande!
Grazie,
Dorian
Sto analizzando dati di un progetto di fisiologia dello spazio: sottoponiamo i soggetti a condizioni che simulano gli effetti fisiologici dell'assenza di gravità (Bed Rest e Water Immersion) e misuriamo le variazioni dell'attività elettrocorticale a riposo che si verificano. Potrebbe sembrare molto figo, e in parte lo è, ma che fatica l'analisi dei dati! La statistica è il problema minore ma, purtroppo, ho dei dubbi che vorrei proporvi per cercare una soluzione.
Ho gli stessi 16 soggetti che vengono sottoposti a due condizioni differenti (WI e BR) e vengono misurati dei valori in 6 momenti differenti lungo l'arco dell'esperimento (PRE, PHASE1, PHASE2, PHASE3, PHASE4, PHASE5). I parametri misurati in tutto sono 5 e, per chi mastica qualcosa di EEG, corrispondono alla potenza misurata in alcune delle bande di frequenza che caratterizzano l'analisi spettrale EEG (alpha1, alpha2, beta1, beta2, beta3).
Un mio collega, che ha precedentemente lavorato a questi dati, ha svolto un ANOVA a 2 vie per misure ripetute. Uno dei fattori erano le differenti fasi (PRE, PHASE1, PHASE2, PHASE3, PHASE4, PHASE5) e un'altro le condizioni (test1 e test2). Ha svolto un singolo test anova per ognuna delle bande di frequenza. Alla fine della storia risulta avere svolto 5 anova, per capire se, in ognuna delle bande di frequenza, le differenze nei valori dipendessero dalla condizione, dalla fase o da un insieme delle due.
Non sono estremamente convinto della soluzione adottata dal collega, qualcosa mi puzza, in particolare l'aver svolto singoli test per ognuna delle bande misurate. C'è un modo di integrare tutto insieme e fare un test che comprenda anche le bande (ad esempio come ulteriore fattore)? Aumenterebbe il potere statistico, aggiungerebbe confusione, oppure l'idea che ho in testa non ha proprio senso?
Altra domanda (supponendo che il disegno statistico del mio collega sia corretto): non mi è chiaro se la distribuzione gaussiana dei dati va verificata per tutti i dati registrati e riferiti ad una singola banda di frequenza (che so, tutti i dati registrati per alpha1) o se devo adottare altre soluzioni.
Spero sia chiaro, onestamente mi rendo conto che probabilmente non lo è al 100%. Se così fosse fate pure delle domande!
Grazie,
Dorian
Risposte
Premetto che non sono un esperto di queste cose.
Penso comunque che tu abbia ragione; dovrebbe essere più adeguata un'ANOVA multivariata (MANOVA).
Penso comunque che tu abbia ragione; dovrebbe essere più adeguata un'ANOVA multivariata (MANOVA).
Grazie Rigel, non l'avevo tenuta in considerazione una MANOVA. Forse qualcun'altro può darci la sua opinione.
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