¿Es apropiado el ANOVA de dos vías?

Esta es la descripción de mi estudio. Estoy experimentando con tres plantas: A, B y C. Se supone que estas plantas reducen la glucosa en sangre para pacientes diabéticos. Quiero determinar cuál de estas tres plantas tiene un efecto más prolongado en la reducción de la glucosa en sangre después de una sola administración en ratones. Esto se realiza midiendo la glucosa en sangre de ratones en 7 puntos de tiempo (día 1, 2, 3, 5, 7, 10 y 14). Por lo tanto, hay 4 grupos (no tratados, tratados con A, tratados con B y tratados con C). Para cada grupo se usaron 3 ratones (n = 3). Mis objetivos son:

1. Determinar si el efecto de cada tratamiento de planta es significativo en comparación con el no tratado.
2. Comparar el efecto de entre los grupos para cada día.
3. Determinar qué grupo tratado tiene el efecto más largo después de 14 días.

Mi solución es usar ANOVA de dos vías ya que hay más de 2 grupos y quiero comparar los grupos en cada día y finalmente el efecto general.

¿Es este el método correcto? ¿Podré clasificar cuál será la mejor planta seguida por la segunda y la tercera? ¿O debería usar el análisis de series de tiempo?

Cada ratón se muestrea en siete puntos de tiempo diferentes. Estas son mediciones repetidas, y la falta de independencia entre estas mediciones repetidas viola los supuestos del ANOVA bidireccional estándar. Además, podría haber diferencias entre los ratones individuales desde el principio, y tener en cuenta estas diferencias individuales podría ser una buena idea.

Si todos los ratones son muy similares en su respuesta, y el tiempo en sí no afecta mucho el nivel de glucosa en sangre, esto podría analizarse potencialmente con un ANOVA de dos vías, pero preferiría un ANOVA de medidas repetidas, o más generalmente un enfoque de regresión de modelo mixto.

Sin embargo, la mayoría de los paquetes de software estadísticos (buenos) ofrecen la posibilidad de adaptarse a un ANOVA de dos vías, pero no casi todos contienen la funcionalidad para adaptarse a un modelo mixto. No menciona el software al que tiene acceso, pero esto también podría ser un factor limitante.

El tamaño de su muestra es pequeño, por lo que puede tener varios problemas pequeños con el incumplimiento de los supuestos, pero intente esto .....

Las medidas repetidas de 2 vías anova con el grupo como entre sujetos IV y el tiempo dentro de los sujetos IV. Asegúrese de incluir efectos de interacción. Puede encontrar problemas con la esfericidad (prueba de mauchly)

¿Cuándo tuvo lugar la inyección? Si fue después del día 1, una opción que preferiría sería hacer una ancova de medidas repetidas de 2 vías al incluir el día 1 como covariable.

Comparar cada grupo y tiempo individualmente post-hoc no será muy práctico. Si el análisis es significativo, simplemente trazaré los datos usando diagramas de caja de lado a lado y sacaré conclusiones basadas en lo que se ve visualmente. Sin embargo, comparar cada grupo independientemente del tiempo no debería ser demasiado difícil.

En el n. ° 3, lo dices como si solo estuvieras interesado en el día 14. Podrías deshacerte de todos los días entre 1 y 14, y hacer el análisis mucho más simple. Pero supongo que esto no es algo que quieras hacer