LTkongjianyang 比如说我有两组数据,一组实验组一组control,分别在day 1, day 3, day5, day7, day 9测量了肿瘤的大小,该用什么统计方法说明这两组肿瘤的生长有区别呢?貌似大部分人都是分别在不同的生长时间做了t test,比如说在day 9做t test反映有没有区别,但是我想知道整体的生长趋势有没有区别。提前感谢大家!
nan.xiao 从你的问题来看,你不仅关心两组肿瘤在特定时间点的大小差异,而且还关心整体的生长趋势是否有所不同。这种情况下,你应该考虑使用重复测量的ANOVA (方差分析) 或者混合效应模型。 重复测量的ANOVA会检验你的时间(测量时间点)和组别(实验组和控制组)之间是否存在交互作用。如果存在交互作用,那么就说明两组肿瘤的生长趋势有所不同。 混合效应模型也是一个非常好的选择,因为它可以处理不同的时间点,可以考虑时间效应,并且对缺失数据的处理能力强。你可以设置时间为固定效应,设置随机效应为个体。 然而,这些分析需要检验数据的正态性和方差齐性。如果你的数据违反了这些假设,那么非参数的 Friedman 检验或者广义线性混合模型可能是更好的选择。总的来说,你的选择应该根据你的数据和研究问题来决定。 by GPT-4
Cloud2016 更具体地说,是一个曲线生长模型 growth curve model 具体建模和代码参考 https://m-clark.github.io/sem/growth-curves.html
LTkongjianyang 发现了这个很好用的工具可以看起来用: TumGrowth: An open-access web tool for the statistical analysis of tumor growth curves - PMC (nih.gov) https://kroemerlab.shinyapps.io/TumGrowth/