Przepraszamy za pełne tło tego pytania:
Czasami w badaniach zachowań zwierząt eksperymentator interesuje się ilością czasu, jaki pacjent spędza w różnych, wcześniej określonych strefach w aparacie testowym. Często widziałem tego rodzaju dane analizowane przy użyciu ANOVA; jednak nigdy nie byłem całkowicie przekonany o ważności takich analiz, biorąc pod uwagę, że ANOVA zakłada, że obserwacje są niezależne i nigdy tak naprawdę nie są one niezależne w tych analizach (ponieważ więcej czasu spędzonego w jednej strefie oznacza, że mniej jest spędzane w innych strefach! ).
Na przykład,
DR Smith, CD Striplin, AM Geller, RB Mailman, J. Drago, CP Lawler, M. Gallagher, Ocena behawioralna myszy pozbawionych receptorów dopaminergicznych D1A , Neuroscience, tom 86, wydanie 1, 21 maja 1998, strony 135-146
W powyższym artykule zmniejszają one stopnie swobody o 1, aby zrekompensować brak niezależności. Nie jestem jednak pewien, w jaki sposób taka manipulacja może faktycznie złagodzić to naruszenie założeń ANOVA.
Może procedura chi-kwadrat może być bardziej odpowiednia? Co byś zrobił, aby przeanalizować takie dane (preferencje dla stref, na podstawie czasu spędzonego w strefach)?
Dzięki!