Transcript time-1
Repeated Measurement Experiments By Dr.Wuttigrai Boonkum Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, KKU Introduction Input Observation Input 1st MY,2nd MY… BW,WW,YW Input Observation ADG,NBA,BF,LEA Input Observation EggProd.,FCR,FI Single measurement Input 1st week ADG,2nd week ADG… Input 1st MM eggprod.,2nd MM egg… Repeat measurements Objective นศ. สามารถอธิบายความหมายและประโยชน์ของงาน ทดลองที่มีการวัดซ้าได้ นศ.สามารถอธิบายขัน้ ตอนการคานวณของงานทดลองที่มี การวัดซ้าได้ นศ.สามารถวิเคราะห์ อ่านผล และสร ุปผลของงานทดลองที่ มีการวัดซ้าได้ Repeated Measurements คืออะไร ? Repeated measurements • ไม่ใช่แผนการทดลอง เป็นเพี ยงวิ ธีการจัดเก็บข้อมูลเพื่ อใช้ วิเคราะห์ร ูปแบบหนึ่ง (เก็บข้อมูลต่อเนื่องติดต่อกัน) • ข้อ มูล ที่ เ ก็บ ได้ม าจากหน่ ว ยทดลองเดิ ม โดยแตกต่ า งกัน ที่ เวลาที่เก็บข้อมูล • ใช้ในกรณีที่ผท้ ู ดลองต้องการทราบแนวโน้มของค่าสังเกตที่มี ต่อทรีทเมนต์เมื่อเวลาเปลี่ยนไป • มี รปู แบบทั่วไปคล้ายกับ แผนการทดลองแบบ split-plot in time ทัง้ statistical model, ANOVA The kind of repeated measurement • Repeated measurements in CRD yijk i k (i ) j ij ijk • Repeated measurements in RCBD yijk i j ij k jk ijk • Repeated measurements in LSD yijkl i l j ij k jk ijkl • Double Repeated measurements yijkl i il j ij il k ik ikl jk ijk ijkl Layout Repeated measurements in CRD Week1 T1R3 Week2 T1R3 T1R1 T1R2 T2R3 T2R3 T2R1 T2R2 T3R3 T3R3 T3R1 T3R2 Week3 T1R3 T1R1 T1R2 T2R3 T2R1 T2R2 T3R3 T3R1 T3R2 Week4 T1R3 T1R1 T1R2 T2R3 T2R1 T2R2 T3R3 T3R1 T3R2 Week5 T1R3 T1R1 T1R2 T1R1 T1R2 T2R3 T2R1 T2R2 T2R1 T2R2 T3R3 T3R1 T3R2 T3R1 T3R2 Layout Repeated measurements in RCBD Week1 Week2 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 Week3 Week4 Week5 Layout Repeated measurements in LSD Period3 Period2 Period1 Week1 T1A1 Week2 T2A2 T3A3 T1A2 T2A3 T3A1 T1A3 T2A1 T3A2 Week3 Week4 Week5 Layout Double Repeated measurements Week 1 6.00 a.m. T1 10.00 a.m. T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 14.00 p.m. 18.00 p.m. 22.00 p.m. Layout Double Repeated measurements Week 2 6.00 a.m. T1 10.00 a.m. T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 14.00 p.m. 18.00 p.m. 22.00 p.m. ANOVA Repeated measurements in CRD SOV df Main Repeated measurements in RCBD Treatment trt-1 Error(a) r(t-1) SOV df Main Sub Time Time x Treatment Error(b) Time-1 (trt-1)(time-1) ทีเ่ หลือ Block b-1 Treatment t-1 Error(a) b(t-1) Sub Time Time x Treatment Error(b) Time-1 (t-1)(time-1) ทีเ่ หลือ ANOVA Repeated measurements in LSD SOV df Main Row r-1 Column c-1 Treatment t-1 Error(a) (t-1)*(t-2) Sub Time Time x Treatment Error(b) Time-1 (t-1)(time-1) ทีเ่ หลือ ANOVA Double Repeated measurements SOV df Main A Error(a) a-1 a(r-1) Sub B b-1 AxB (a-1)(b-1) Error(b) a(r-1)(b-1) Sub-Sub C c-1 AxC (a-1)(c-1) BxC (b-1)(c-1) AxBxC (a-1)(b-1)(c-1) Error(c) ที่เหลือ Step by Step of analysis Repeated measurements Mauchly Repeated data P-value > Chi Autocorrelation or correlated error test (spherecity) ns *,** Multivariate (Interaction Time*Trt) Univariate (Interaction Time*Trt) Orthogonal Transformation** Split-plot in time (ns) Wilk’s lambda** Pillai’s trace Hotelling-Lowley trace Roy’s greatest roots Greenhouse-Geisser G-G** Huynh-Feldt H-F Split-plot in time (sig) P-value Adjust P-value Epsilon 01 Check auto correlation Upper number = correlation, lower number = p - value Back Check multivariate ** ** ปัจจัยเนื่องจากเวลามีผลต่อค่าสังเกต P < 0.05 (0.0387) Back Back ทรีทเมนต์มีผลต่อค่าสังเกต (0.0124) ** ทดสอบ univariate ด ูจากค่า epsilon ใกล้ 1 หรือ Spherecity ไม่พบความแตกต่างทางสถิติ ให้ใช้ค่า p-value ธรรมดา linear Mean = Time(linear); Trt = Time*Trt(linear) Back ค่าสังเกตมีแนวโน้มลดลงเมื่อเวลาเปลี่ยนไป Back Split-plot in time สวัสดี