高架プラス迷路（EPM）テストの結果を分析する場合、正確で意味のある結論を描画するには、適切な統計テストを選択することが重要です。高架プラス迷路機器の大手サプライヤーとして、私はこの点で研究者が直面する課題を直接目撃しました。このブログでは、EPMの結果に適切な統計テストを選択し、洞察と実用的なヒントを提供するプロセスをご案内します。
高さの迷路を理解する
高架プラス迷路は、げっ歯類の行動のような不安を評価するために広く使用されている行動テストです。 2つの開いた腕と2つの閉じた腕で構成され、地面から上昇しています。げっ歯類の自然な嫌悪感は、空間を開いて高くすることを意味します。不安な動物は、開いた腕の中でより少ない時間を費やし、閉じた腕の中でより多くの時間を過ごすことを意味します。 EPM実験で測定される一般的な変数には、開いた腕で費やされた時間、閉じた腕に費やされる時間、開いた腕へのエントリの数、閉じた腕へのエントリの数が含まれます。
統計テストを選択する前に考慮すべき要因
特定の統計テストに飛び込む前に、いくつかの要因を考慮する必要があります。
1。データのタイプ
データの性質は主な考慮事項です。データには、パラメトリックと非パラメトリックの2つの主なタイプがあります。パラメトリックデータは正規分布に従うと想定されており、グループ間で等しい分散があります。非パラメトリックデータは、これらの仮定を満たしていません。たとえば、開いた腕で費やされた時間を測定し、データがベル型曲線で平均を中心に対称的に分布している場合、パラメトリックである可能性があります。ただし、データが歪んでいるか、外れ値がある場合、パラメトリックではない場合があります。
2。グループの数
実験グループの数も重要な役割を果たします。単一のグループ、2つのグループ、または複数のグループがある場合があります。たとえば、簡単な実験では、対照群と治療グループ（2つのグループ）を比較する場合があります。より複雑な研究では、さまざまな用量の薬物または異なる遺伝的株を持つことができ、複数のグループをもたらす可能性があります。
3。実験設計
あなたの研究が - 被験者の設計（各グループの異なる動物）または内部 - 被験者の設計（同じ動物が異なる条件下でテストされます）の間であるかどうかは、統計テストの選択に影響します。対象の設計では、観測の独立性が重要な仮定であり、内部の被験者の設計では、繰り返される測定間の相関関係を考慮する必要があります。
さまざまなシナリオの統計テスト
2つの独立したグループを比較します
2つの独立したグループ（コントロールグループと薬物処理群など）があり、データがパラメトリックである場合、独立したサンプルT-テストが適切な選択です。このテストでは、2つのグループの平均を比較して、有意な違いがあるかどうかを判断します。たとえば、オープンアームで費やした時間がコントロールと処理グループの間で異なるかどうかを知りたい場合は、独立したサンプルT-テストを使用できます。
独立したサンプルt -testの式は次のとおりです。
[t = \ frac {\ bar {x}{1} - \ bar {x}{2}} {s_ {p} \ sqrt {\ frac {1} {n_ {1}}+\ frac {1} {n_ {2}}}}}]
ここで（\ bar {x}{1}）および（\ bar {x}{2}）は2つのグループの平均であり、（n_ {1}）と（n_ {2}）は2つのグループのサンプルサイズであり、（s_ {p}）はプールされた標準偏差です。
データが非パラメトリックである場合、Mann -Whitney Uテストを使用できます。このテストは、両方のグループのすべてのデータを一緒にランク付けし、2つのグループのランクを比較します。これは分布です - 独立したサンプルT-テストに代わる無料の代替。
2つの関連グループを比較します
2つの条件の被験者の設計（たとえば、治療の前後に同じ動物がテストされます）で、データがパラメトリックである場合、ペアのサンプルt-テストが適切です。このテストは、ペアの観察結果の違いに焦点を当てています。たとえば、同じ動物のグループに薬物を投与する前後に開いた腕に費やされた時間を測定すると、ペアのサンプルt -testは、薬物が有意な効果があるかどうかを判断できます。
ペアのサンプルT-テストの式は次のとおりです。
[t = \ frac {\ bar {d}} {s_ {d}/\ sqrt {n}}]
ここで、（\ bar {d}）は、ペアの観測値の違いの平均であり、（s_ {d}）は差の標準偏差であり、（n）はペア数です。
データが非パラメトリックである場合、Wilcoxonに署名されたランクテストが進む方法です。それは、ペアの観察の間の絶対的な違いをランク付けし、これらの違いの兆候を考慮します。
複数のグループの比較
2つ以上のグループがある場合、データがパラメトリックであり、正常性と等しい分散の仮定を満たしている場合、1つのウェイ分散分析（ANOVA）が一般的な選択です。 ANOVAは、グループ間とグループ内の分散を分析することにより、複数のグループの平均を比較します。たとえば、3つの異なる用量の薬物と対照群があり、これらの4つのグループの間で開いた腕に費やされた時間に違いがあるかどうかを確認する場合は、1つの方法ANOVAを使用できます。
1つの方法の結果が重要である場合、グループ間に少なくとも1つの有意差があることを示すだけです。次に、Tukeyの正直に有意差（HSD）テストなどのPOST -HOCテストを実行して、どの特定のグループが互いに異なるかを判断する必要があります。
データが非パラメトリックである場合、Kruskal -Wallisテストが適切です。これは、1つの方法ANOVAに相当する非パラメトリックです。 Mann -Whitney Uテストと同様に、すべてのグループのすべてのデータを一緒にランク付けし、グループ間のランクを比較します。 Kruskal -Wallisテストが重要な場合、Dunnのテストを投稿として使用して、特定のグループ間の違いを特定することができます。
その他の考慮事項および関連機器
高度なプラス迷路に加えて、動物の行動研究で使用できる他の機器があります。たとえば、ラジアルアーム迷路げっ歯類の空間学習と記憶を研究するために使用されます。マウス聴覚脳幹応答テストシステムマウスの聴覚機能を評価するために使用できます。マウス驚きの応答テストシステム驚きの反射と関連する行動を研究するのに役立ちます。
これらの他の機器の結果の統計テストを選択するとき、データタイプ、グループの数、および実験設計を考慮する同じ原則が適用されます。
結論
上昇した迷路の結果の適切な統計テストを選択することは、データ型、グループの数、および実験設計を慎重に検討する必要があるマルチステッププロセスです。これらの要因と利用可能な統計テストを理解することにより、分析が正確で信頼できることを確認できます。
高度な迷路機器のサプライヤーとして、私たちは高品質の製品を提供し、あなたの研究のニーズをサポートすることを約束しています。高度なプラス迷路の購入に興味がある場合、または動物の行動研究機器について質問がある場合は、調達とさらなる議論についてお気軽にお問い合わせください。
参照
- フィールド、A。（2013）。 IBM SPSS統計を使用した統計の発見。 Sage Publications。
- Siegel、S。、＆Castellan JR、NJ（1988）。行動科学のノンパラメトリック統計。マクグロー - ヒル。
- ハウエル、DC（2012）。心理学の統計的方法。 Wadsworth Cengage Learning。
