Anova
具有非獨立觀測值的方差分析
很抱歉這個問題的詳細背景：
有時，在動物行為的調查中，實驗者會對受試者在測試設備中不同的預定義區域中花費的時間感興趣。我經常看到使用 ANOVA 分析此類數據；但是，我從未完全相信此類分析的有效性，因為 ANOVA 假設觀察結果是獨立的，並且它們在這些分析中實際上從未獨立（因為在一個區域花費的時間越多，在其他區域花費的時間越少！ ）。
例如，
史密斯博士，CD Striplin，AM Geller，RB Mailman，J. Drago，CP Lawler，M. Gallagher，缺乏 D1A 多巴胺受體的小鼠的行為評估，神經科學，第 86 卷，第 1 期，1998 年 5 月 21 日，第 135-146 頁
在上面的文章中，他們將自由度降低了 1 以補償非獨立性。但是，我不確定這種操縱如何真正改善這種違反 ANOVA 假設的情況。
也許卡方程序可能更合適？你會如何分析這樣的數據（對區域的偏好，基於在區域中花費的時間）？
謝謝！
（注意事項：我不是這方面的專家）
如果您只想討論每個位置花費的時間差異，那麼將“每個位置的時間”數據提交為多項混合模型中的計數（請參閱 R 的 MCMCglmm 包），使用主題作為隨機效應，應該做訣竅。
如果您想談論位置偏好隨時間的差異*，*那麼也許將時間劃分為合理的間隔（可能是您的計時設備的分辨率？），根據當時鼠標的位置對每個間隔進行分類（例如，如果 3 個位置，每個區間都被標記為 1、2 或 3），並再次使用多項混合效應模型，將主題作為隨機效應，但這次添加區間作為固定效應（儘管可能僅在分解區間之後，這會降低功率但應該有所幫助通過時間捕捉非線性）。