عندما يتعلق الأمر بتحليل نتائج اختبار Maze (EPM) المرتفع ، فإن اختيار الاختبار الإحصائي المناسب أمر بالغ الأهمية لاستخلاص استنتاجات دقيقة وذات مغزى. بصفتي موردًا رائدًا في معدات المتاهة المرتفعة بالإضافة إلى ، شاهدت تحديات يواجهها الباحثون في هذا الصدد. في هذه المدونة ، سأرشدك خلال عملية اختيار الاختبار الإحصائي الصحيح لنتائج EPM الخاصة بك ، وتوفير رؤى ونصائح عملية على طول الطريق.
فهم متاهة زائد مرتفعة
إن المتاهة المرفوعة المرتفعة هي اختبار سلوكي يستخدم على نطاق واسع لتقييم القلق - مثل السلوك في القوارض. يتكون من ذراعين مفتوحين وذراعين مغلقتين ، مرتفعة فوق الأرض. إن النفور الطبيعي للقوارض على المساحات المفتوحة والمرتفعة يعني أن الحيوانات القلقية ستقضي وقتًا أقل في الأسلحة المفتوحة والمزيد من الوقت في الأسلحة المغلقة. تشمل المتغيرات الشائعة المقاسة في تجربة EPM الوقت الذي تقضيه في الأسلحة المفتوحة ، والوقت الذي يقضيه في أذرع مغلقة ، وعدد الإدخالات في الأسلحة المفتوحة ، وعدد الإدخالات في الأذرع المغلقة.
العوامل التي يجب مراعاتها قبل اختيار اختبار إحصائي
قبل الغوص في الاختبارات الإحصائية المحددة ، يجب أخذ عدة عوامل في الاعتبار:
1. نوع البيانات
طبيعة بياناتك هي اعتبار أساسي. هناك نوعان رئيسيان من البيانات: حدودي وغير حدودي. من المفترض أن تتبع البيانات البارامترية التوزيع الطبيعي ، ولديها تباينات متساوية عبر المجموعات. البيانات غير حدودية لا تفي بهذه الافتراضات. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بقياس الوقت الذي تقضيه في الأسلحة المفتوحة ، ويتم توزيع البيانات بشكل متماثل حول متوسط مع منحنى على شكل جرس ، فمن المحتمل أن يكون حدوديًا. ومع ذلك ، إذا كانت البيانات منحرفة أو تحتوي على القيم المتطرفة ، فقد تكون غير حدودية.
2. عدد المجموعات
يلعب عدد المجموعات التجريبية أيضًا دورًا مهمًا. قد يكون لديك مجموعة واحدة أو مجموعتين أو مجموعات متعددة. على سبيل المثال ، في تجربة بسيطة ، يمكنك مقارنة مجموعة التحكم ومجموعة علاج (مجموعتين). في دراسة أكثر تعقيدًا ، يمكن أن يكون لديك جرعات مختلفة من دواء أو سلالات وراثية مختلفة ، مما يؤدي إلى مجموعات متعددة.
3. التصميم التجريبي
سواء كانت دراستك عبارة عن تصميم بين الموضوعات (حيوانات مختلفة في كل مجموعة) أو تصميم الموضوعات (يتم اختبار الحيوانات نفسها في ظل ظروف مختلفة) سيؤثر على اختيار الاختبار الإحصائي. في تصميم بين الموضوعات ، يعد استقلال الملاحظات افتراضًا رئيسيًا ، بينما في تصميم الموضوعات داخل ، يجب النظر في العلاقة بين القياسات المتكررة.
الاختبارات الإحصائية لسيناريوهات مختلفة
مقارنة مجموعتين مستقلتين
إذا كان لديك مجموعتان مستقلتان (على سبيل المثال ، مجموعة تحكم ومجموعة مخدرات معالجة) وبياناتك هي حدودي ، فإن اختبار العينات المستقلة T هو خيار مناسب. يقارن هذا الاختبار وسائل المجموعتين لتحديد ما إذا كان هناك فرق كبير. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان الوقت الذي تقضيه في الأسلحة المفتوحة يختلف بين التحكم والمجموعة المعالجة ، فيمكنك استخدام اختبار العينات المستقلة.
صيغة اختبار العينات المستقلة T هي:
[t = \ frac {\ bar {x}{1}-\ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}]
حيث (\ bar {x}{1}) و (\ bar {x}{2}) هي وسيلة للمجموعتين ، (N_ {1}) و (N_ {2}) هي أحجام العينة للمجموعتين ، و (S_ {P}) هو الانحراف المعياري المجمع.
إذا كانت بياناتك غير حدودية ، فيمكن استخدام اختبار Mann - Whitney U. يصنف هذا الاختبار جميع البيانات من كلتا المجموعتين معًا ثم يقارن صفوف المجموعتين. إنه توزيع - بديل مجاني لاختبار العينات المستقلة.
مقارنة مجموعتين ذويتين
في التصميم الداخلي للموضوعات مع شرطين (على سبيل المثال ، يتم اختبار نفس الحيوانات قبل وبعد العلاج) ، إذا كانت البيانات حدودية ، فإن اختبار العينات المقترنة مناسب. يركز هذا الاختبار على الاختلافات بين الملاحظات المقترنة. على سبيل المثال ، إذا قمت بقياس الوقت الذي تقضيه في الأسلحة المفتوحة قبل وبعد إعطاء دواء إلى نفس المجموعة من الحيوانات ، فيمكن أن يحدد اختبار العينات المقترنة ما إذا كان للعقار تأثير كبير.
صيغة العينات المقترنة T هي:
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
حيث (\ bar {d}) هو متوسط الاختلافات بين الملاحظات المقترنة ، (S_ {d}) هو الانحراف المعياري للاختلافات ، و (n) هو عدد الأزواج.
إذا كانت البيانات غير حدودية ، فإن اختبار الترتيب الموقّع في Wilcoxon هو السبيل للذهاب. يصنف الاختلافات المطلقة بين الملاحظات المقترنة ثم يعتبر علامات هذه الاختلافات.
مقارنة مجموعات متعددة
عندما يكون لديك أكثر من مجموعتين ، إذا كانت البيانات حدودية وتلبية افتراضات الحالة الطبيعية والتباين المتساوي ، فإن تحليل التباين (ANOVA) واحد هو خيار مشترك. تقارن ANOVA وسائل مجموعات متعددة من خلال تحليل التباين بين المجموعات وداخل المجموعات. على سبيل المثال ، إذا كان لديك ثلاث جرعات مختلفة من المخدرات ومجموعة التحكم ، وتريد أن ترى ما إذا كانت هناك اختلافات في الوقت الذي تقضيه في الأسلحة المفتوحة بين هذه المجموعات الأربع ، يمكن استخدام طريقة ANOVA.
إذا كانت نتيجة الواحدة - طريقة ANOVA مهمة ، فإنها تخبرك فقط أن هناك اختلافًا كبيرًا على الأقل بين المجموعات. تحتاج بعد ذلك إلى إجراء اختبارات Post - المخصصة ، مثل اختبار Tukey الفرق المهمة (HSD) بصراحة ، لتحديد المجموعات المحددة التي تختلف عن بعضها البعض.
إذا كانت بياناتك غير حدودية ، فإن اختبار Kruskal - Wallis مناسب. هذا هو المكافئ حدودي غير حدودي من طريقة واحدة - ANOVA. على غرار اختبار Mann - Whitney U ، فإنه يصنف جميع البيانات من جميع المجموعات معًا ثم يقارن الرتب بين المجموعات. إذا كان اختبار Kruskal - Wallis مهمًا ، فيمكنك استخدام اختبار Dunn كاختبار مخصص لتحديد الاختلافات بين مجموعات محددة.
اعتبارات أخرى والمعدات ذات الصلة
بالإضافة إلى متاهة زائد مرتفع ، هناك قطع أخرى من المعدات التي يمكن استخدامها في أبحاث سلوك الحيوانات. على سبيل المثال ، ومتاهة ذراع شعاعييستخدم لدراسة التعلم المكاني والذاكرة في القوارض. النظام اختبار استجابة الدماغ السمعي الماوسيمكن استخدامها لتقييم الوظيفة السمعية في الفئران ، ونظام اختبار الاستجابة للماوس المذهلمفيد لدراسة رد الفعل المذهل والسلوكيات ذات الصلة.
عند اختيار اختبار إحصائي لنتائج هذه المعدات الأخرى ، يتم تطبيق نفس مبادئ النظر في نوع البيانات وعدد المجموعات والتصميم التجريبي.
خاتمة
يعد اختيار الاختبار الإحصائي المناسب لنتائج المتاهة المرتفعة بالإضافة إلى متاهة عملية متعددة الخطوة تتطلب دراسة متأنية لنوع البيانات وعدد المجموعات والتصميم التجريبي. من خلال فهم هذه العوامل والاختبارات الإحصائية المتاحة ، يمكنك التأكد من أن تحليلك دقيق وموثوق.
كمورد لمعدات Maze Plus المرتفعة ، نحن ملتزمون بتوفير منتجات عالية الجودة ودعم احتياجات البحث الخاصة بك. إذا كنت مهتمًا بشراء متاهة Elevated Plus أو لديك أي أسئلة حول معدات أبحاث سلوك الحيوانات ، فلا تتردد في الاتصال بنا للمشتريات ومزيد من المناقشة.
مراجع
- Field ، A. (2013). اكتشاف الإحصاءات باستخدام إحصائيات IBM SPSS. منشورات حكيم.
- Siegel ، S. ، & Castellan Jr ، NJ (1988). إحصاءات اللامعلمية للعلوم السلوكية. ماكجرو - هيل.
- هويل ، العاصمة (2012). الأساليب الإحصائية لعلم النفس. Wadsworth Cengage التعلم.
