การวางแผนการทดลองทางสัตว์
Download
1 / 47

????????????????????????? - PowerPoint PPT Presentation


  • 143 Views
  • Uploaded on

การวางแผนการทดลองทางสัตว์. ผศ.ดร.มนต์ชัย ดวงจินดา. ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น. Contents. Planning Experiments Basic Experimental Design Frequently asked question Some useful technique for treatment analysis Example and SAS usage

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about '?????????????????????????' - mort


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
4875889

การวางแผนการทดลองทางสัตว์การวางแผนการทดลองทางสัตว์

ผศ.ดร.มนต์ชัย ดวงจินดา

ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์

มหาวิทยาลัยขอนแก่น


4875889

Contentsการวางแผนการทดลองทางสัตว์

  • Planning Experiments

  • Basic Experimental Design

  • Frequently asked question

  • Some useful technique for treatment analysis

  • Example and SAS usage

  • Specific question for different species


4875889
ทำไมต้องทำการทดลอง?การวางแผนการทดลองทางสัตว์

  • ตอบข้อสงสัย

  • ขยายขอบเขตทางวิชาการ ค้นหาวิธีการใหม่ ปรับวิธีการเก่าหรือทดสอบหรือเปรียบเทียบกับสิ่งใหม่

  • พิสูจน์ทฤษฏี เพื่อยืนยันหรือล้มล้าง


4875889

STEPS IN PLANNING EXPERIMENTการวางแผนการทดลองทางสัตว์

กำหนดปัญหา

รวบรวมข้อมูล

จัดเตรียมข้อมูล

ตั้งวัตถุประสงค์

ทำการทดลอง

วิเคราะห์ทางสถิติ

ค้นคว้าเอกสาร

แปลผล

กำหนดทรีทเมนต์

กำหนดขนาดงานทดลอง

เขียนรายงาน

นำใช้

เลือกแผนการทดลอง


4875889

Ex งานทดลองหนึ่งผู้วิจัยต้องการทดสอบสารออกฤทธิ์ขับปัสสาวะ 2 ชนิดในสุนัข ดังนี้

เพศ พันธุ์ อายุ สาร ปัสสาวะ

D 10 F 260

B 30 F 235

T 100 P 115

D 7 C 130

T 120 C 200

B 80 P 80

ทำไมต้องวางแผน ?

ค่าเฉลี่ย

=250

=100

=160

F: Furasimide

P: เหง้าสับปะรด

C: Control

D=dulmation, B=boxer, T=Thai


4875889

ความสำคัญของการวางแผนการทดลองความสำคัญของการวางแผนการทดลอง

  • หลีกเลี่ยงอิทธิพลพัวพัน เพื่อการสรุปผลที่แม่นยำ น่าเชื่อถือ

  • เพื่อสะดวกในการจัดการ

  • ทำให้สามารถเข้าใจเป็นสากล

  • เป็นการสร้างงานทดลองที่มีคุณภาพและมีมาตรฐาน


4875889
องค์ประกอบหลักของงานทดลององค์ประกอบหลักของงานทดลอง

  • หน่วยทดลอง (Experimental units)

  • ทรีทเมนต์ (Treatments)

  • ซ้ำ (Replications)

  • การสุ่ม (Randomization)

  • การควบคุมความคลาดเคลื่อนงานทดลอง (Control of Experimental Error)


4875889

ค่าสังเกตองค์ประกอบหลักของงานทดลอง

ค่าสังเกต

ทรีทเมนต์ชนิดยา

ทรีทเมนต์สูตรอาหาร

A,B,C

อัตราการเต้นของหัวใจ

ADG

อัตราการหายใจ

FCR

อื่น ๆ …..

อื่น ๆ …..

หน่วยทดลอง

แบบเดี่ยว

แบบกลุ่ม


4875889

ประเภทของทรีทเมนต์องค์ประกอบหลักของงานทดลอง

1) ทรีทเมนต์คุณภาพ (Qualitative Treatment)- รูปแบบวิธีการ สูตรอาหารสายพันธุ์จุลินทรีย์ สารเคมีชนิดต่างๆ

2) ทรีทเมนต์ปริมาณ (Quantitative Treatment)

- ระดับยาปฏิชีวนะในสูตรอาหาร, อัตราเร็วของการให้น้ำเกลือ, ระยะเวลาในการเก็นน้ำเชื้อแช่แข็ง


4875889

การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์

  • Multiple comparisons

  • Orthogonal contrasts

  • Orthogonal polynomials


4875889

LSD DUNCAN SNK TUKEY SCHEFFEการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์

Highest

Critical Value

Smallest

Critical Value

Easy to Non-Sig

Easy to Significant

Multiple Comparisons

  • การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยแบบเป็นคู่

  • ไม่ควรใช้หาก F-test จาก ANOVA ไม่พบนัยสำคัญ

  • ตัวทดสอบแต่ละตัวให้ผลการทดสอบแตกต่างกันได้


4875889

Orthogonal Contrastการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์

  • ใช้ในกรณีที่ทรีทเมนต์สามารถจัดเป็นกลุ่มในการ เปรียบเทียบได้

  • เป็น Pre-Plan comparisons โดยใช้ตัวสถิติ F เป็นตัวทดสอบ

  • ใน SAS ใช้ PROC GLM


4875889

Exampleการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์

  • การเปรียบเทียบอาหารโคนม 4 สูตร

  • T1 = 16% CP (control)

  • T2 = 16% CP + Monensin

  • T3 = 16% CP + Virginiamycin

  • T4 = 16% CP + Yeast


4875889

Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F

PERIOD 1 0.0416667 0.0416667 0.01 0.9286

TRT 3 128.4583333 42.8194444 8.46 0.0009**

Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F

T1 VS T2,T3,T4 1 1.68055556 1.68055556 0.33 0.5711

T3 VS T2,T4 1 93.44444444 93.44444444 18.47 0.0004**

T2 VS T4 1 33.33333333 33.33333333 6.59 0.0189**


4875889

Orthogonal Polynomials Value Pr > F

  • ใช้ในกรณีที่ทรีทเมนต์เป็นค่าตัวเลขแสดงปริมาณ

  • การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยแบบเป็นคู่ ไม่สามารถสรุปแนวโน้มการตอบสนอง (trend) ได้

  • ใน SAS ใช้ PROC GLM


4875889

0 Value Pr > F

10

20

30

Example

  • การทดสอบการใช้ฮอร์โมน GnRH ต่อขนาดรังไข่ปลานิล

  • T1 = 0 IU

  • T2 = 10 IU

  • T3 = 20 IU

  • T4 = 30 IU

นน.รังไข่


4875889

Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F

GNRH 3 206394.0000 68798.0000 7.05 0.0055**

Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F

Linear 1 199200.8000 199200.8000 20.42 0.0007**

Quadratic 1 6241.0000 6241.0000 0.64 0.0093**

Cubic 1 952.2000 952.2000 0.10 0.7601


4875889

ปัจจัย Value Pr > F(Factor)T1T2T3

การใช้ embryo MEDIA TCM199 Whittingham H&P

การลด Aflatoxin Propronateผึ่งแดด Control

การใช้ antibiotic Streptomycin Oxytocin Tylosin

การใช้วัคซีน rec-Vac con-Vac Control

ลักษณะการจัดทรีทเมนต์

1) Single factor การศึกษาเพียงปัจจัยเดียวในการทดลอง


4875889

การเสริมไขมัน Value Pr > F

(Factor B)

แหล่งโปรตีน(Factor A)

กากถั่วเหลืองปลาป่น

(a1) (a2)

0%2% 4%

(b1) (b2) (b3)

2) Multifactor การศึกษาหลายปัจจัยร่วมกันในการทดลอง treatment ที่จะใช้จึงเป็น combination ของทุกปัจจัย


4875889

b1 a1b1 Value Pr > F= T1 SB+ 0% FAT

b2 a1b2 = T2 SB+ 2% FAT

b3 a1b3 = T3 SB+ 4% FAT

b1 a2b1 = T4FM+ 0% FAT

b2 a2b2 = T5FM+ 2% FAT

b3 a2b3 = T6FM+ 4% FAT

a1

a2

Treatment Combination

SB=กากถั่วเหลืองFM=ปลาป่น

Factor A Factor B Treatment


4875889

SB Value Pr > F

FM

%Fat

การอ่านผล factorial experiments

Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F

PROT 1 12.32450000 12.32450000 51.41 0.0001**

FAT 2 0.08450000 0.08450000 0.35 0.5610

PROT*FAT 2 2.66450000 2.66450000 11.11 0.0042 **

Interaction significant ต้องแปลผลแยก

เปรียบเทียบผลการเสริมไขมันแยกในแต่ละแหล่งโปรตีน


4875889

Replications Value Pr > F

  • ความสำคัญของ replication

  • ประเมิน MSE

  • –หากไม่มี rep , DF error = 0

  • เพิ่ม precision ให้กับค่าเฉลี่ยทรีทเมนต์

  • – การเพิ่ม rep ช่วยทำให้ค่า SEM ลดลง ค่าเฉลี่ยที่ได้มีความ ถูกต้องมากขึ้น

  • ช่วยควบคุมความคลาดเคลื่อนงานทดลอง

  • – ในกรณีที่เพิ่ม block จะช่วยลด MS(block) ออกจาก MSE

  • เพิ่ม power of test

  • – เพิ่มประสิทธิภาพการทดสอบ


4875889

การประเมิน Value Pr > FReplications1

Steel &Terri ต้องการ DF error > 9


4875889

การประเมิน Value Pr > FReplications 2

Starting step

กำหนดค่า CV และ DF(ERR) เริ่มต้นสำหรับ t-alpha และ t-power of test

CV = coefficient of variation

 = ความแตกต่างที่ต้องการ detect ได้ (%of mean

1- = power of test

 = ระดับนัยสำคัญ

Iterative step

นำค่าซ้ำที่ได้มาประเมินค่า DF(ERR) จากนั้นคำนวณซ้ำอีกครั้ง ทำจนกระทั่งได้ค่าซ้ำคงที่


4875889

Step1: Value Pr > Fลองกำหนด DF(Err) = 9, t.025(9) = 2.69, t.80(9) = 0.261

Step 2: DF(Err) = t(r-1) = 4*(5-1) = 16, t.025(16) = 2.47, t.80(16) = 0.256

EX

ต้องการสร้างงานทดลอง CRD 4 ทรีทเมนต์ กำหนดลักษณะมี Cv=10%, ต้องการทดสอบพบความแตกต่างหากความแตกต่างมากกวา 20%


4875889

Step 2: DF(Err) = t(r-1) = 4*(4-1) = 12, t.025(12) = 2.59, t.80(12) = 0.259

สรุปต้องใช้ rep เท่ากับ 4

EX (‘Cont)


4875889

Group t-TEST t.80(12) = 0.259

Two Groups

Paired t-TEST

Equal or Greater than Two Groups

CRD, RCBD

Simple Cross-over, Latin Square

Split-plot in Time

ANOVA

Basic Experimental Design

  • Continuous Trial

  • Cross-over Trial

  • Repeated Measurement Trial


4875889

t-TEST t.80(12) = 0.259

  • ใช้กับการเปรียบเทียบ 2 ทรีทเมนต์

    • Unrelated treatments => group t-TEST

    • Related treatments => paired t-TEST

  • การเลือกใช้ให้สังเกตว่า:

    • 2 ทรีทเมนต์ ที่ศึกษาเป็นอิสระต่อกันหรือมีความสัมพันธ์กัน


4875889

E.U. = 10 t.80(12) = 0.259

T2

TRT = 2 (T1 = Drug1, T2 = Drug2)

T2

T2

T1

T1

T2

T1

T1

T2

T1

T1

T2

T2

T1

T2

T1

T2

T2

T1

T1

Rep = 5 ตัว/TRT

Group t-TEST

Drug1 และ Drug2 อิสระต่อกัน


4875889

E.U. = 5 t.80(12) = 0.259

TRT = 2 (T1 = Normal, T2 = Stress)

ทำให้เครียด

สภาพปกติ

สภาพเครียด

T1

T2

T1

T2

T2

T1

T1

T2

T2

T1

Rep = 5 ค่าสังเกต/TRT

Paired t-TEST

ค่าสังเกตจาก T1 และ T2 มาจากหน่วยทดลองเดียวกัน


4875889

CRD t.80(12) = 0.259

  • แผนงานทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์ (Completely Randomized Design)

  • ใช้กับการเปรียบเทียบตั้งแต่ 2 ทรีทเมนต์ขึ้นไป

    • หน่วยทดลองหรือสัตว์มีความสม่ำเสมอกัน

    • จัดทรีทเมนต์ให้กับหน่วยทดลองอย่างสุ่ม


4875889

E.U. = t.80(12) = 0.2599

TRT = 3 (T1 = สูตร1, T2 = สูตร2, T3 = สูตร3)

T2

T3

T3

T1

T1

T2

T2

T3

T1

T1

T2

T1

T2

T3

T1

T2

T3

T3

Rep = 3 ตัว/TRT

CRD

สูตร1, สูตร2 และ สูตร3 อิสระต่อกัน


4875889

MODEL: t.80(12) = 0.259Yij = µ + Ti + Eij


4875889

RCBD t.80(12) = 0.259

  • แผนงานทดลองแบบบล็อกสมบูรณ์ (Randomized Complete Block Design)

  • ใช้กับการเปรียบเทียบตั้งแต่ 2 ทรีทเมนต์ขึ้นไป

    • สัตว์ที่ใช้สามารถแยกปัจจัยผันแปรได้ 1 อย่างที่สามารถจัดเป็นกลุ่มได้ก่อนให้ทรีทเมนต์

    • หน่วยทดลองต้องมีความสม่ำเสมอภายในบล็อก

    • จัดทรีทเมนต์ให้กับหน่วยทดลองอย่างสุ่มภายในแต่ละบล็อก


4875889

E.U. = 9 t.80(12) = 0.259

TRT = 3 (T1 = Drug1, T2 = Drug2, T3 = Drug3)

T1

T1

T3

T2

T2

T3

T2

T3

T1

RCBD

Drug1, Drug2 และ Drug 3 ถูกสุ่มภายในแต่ละบล็อก


4875889

MODEL: t.80(12) = 0.259Yij = µ + BKi + Tj + Eij


4875889

Simple Cross-over Design t.80(12) = 0.259

  • แผนงานทดลองแบบเปลี่ยนสลับอย่างง่าย

  • ใช้กับการเปรียบเทียบ2 ทรีทเมนต์

    • สัตว์แต่ละตัวจะได้รับทั้ง 2 ทรีทเมนต์ โดยมีการเปลี่ยนสลับใน period ถัดไป

    • ดังนั้นจึงใช้เวลา 2 period


4875889

E.U. = 6 t.80(12) = 0.259

TRT = 2 (T1 = Feed1, T2 = Feed2)

T1

T2

T2

T1

T2

T1

Period 1

Period 2

T2

T1

T1

T2

T1

T2

Simple Cross-over

ค่าสังเกตจาก T1 และ T2 มาจากหน่วยทดลองเดียวกัน


4875889

Split-Plot Design t.80(12) = 0.259

  • แผนงานทดลองแบบสปลิทพลอท (Split plot Design)

  • มี 2 ปัจจัย แต่มีการสุ่มทีละปัจจัยให้กับหน่วยทดลอง


4875889

E.U. t.80(12) = 0.259(Main plot) = 9

A = 3 (A1 = สูตร1, A2 = สูตร2, A3 = สูตร3)

A2

A3

A3

A1

A1

A2

A2

A3

A1

A1

A2

A1

A2

A3

A1

A2

A3

A3

A2

A3

A1

B1B2

B1B2

B2 B1

B1B2

B1B2

B1B2

B2 B1

B2 B1

B2 B1

Split-PlotMain plot CRD

Subplot B = 2 (B1,B2)


4875889

MODEL: t.80(12) = 0.259Yijk = µ + Ai + Err(a) +Bj + ABij + Eijk


4875889

Repeated Measurement Design t.80(12) = 0.259

  • แผนงานทดลองที่มีการวัดซ้า

  • เป็นการวางแผนแบบ CRD หรือ RCBD ตามปกติ แต่มีวัดค่าสังเกตซ้ำเป็นระยะ เช่น ทุกสัปดาห์ ทุกเดือน ฯลฯ

  • ใช้ข้อมูลทั้งหมดในการวิเคราะห์ ทำให้ทราบเพิ่มถึงการตอบสนองของแต่ละทรีทเมนต์เมื่อเวลาเปลี่ยนไป


4875889

T1 t.80(12) = 0.259

T1

T2

T2

T2

T2

T1

T1

T2

T1

T2

T2

T2

T1

T1

T1

T1

T2

T1

T2

T2

T1

T2

T1

T2

T1

T1

T1

T2

T1

T2

T2

Repeated Measurement

WK1

WK2

WK3

WK4


4875889

Spherecity test t.80(12) = 0.259for correlated error

YES

NO

Multivariate Technique

Split-plot in time

Pseudo F adjustedby G-G or H-F method

RegularSplit-plot in time

Wilk’s lambda statistics

Repeated measurement analysis


4875889

T2 t.80(12) = 0.259

T1

Repeated Measurement

WK1

WK2

WK3

WK4


4875889

Simple t.80(12) = 0.259 reg.

Chi-square

Censor data

Regression

Multiple reg.

Logistics model

Probit analysis

Non-linear model, Time series model

Other Statistical Analysis in Animal Research

  • Prediction

  • Categorical Data analysis

  • Survival analysis

  • Cluster analysis, discriminant etc.


4875889

EMAIL: t.80(12) = 0.259monchai@kku.ac.th

TEL : 01-872-4207


ad