So sánh hai mô hình hồi quy tuyến tính

Tôi muốn so sánh hai mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị tốc độ suy giảm của mRNA theo thời gian trong hai điều kiện khác nhau. Dữ liệu cho mỗi mô hình được thu thập độc lập.

Đây là bộ dữ liệu.

Nhật ký thời gian (giờ) (Nhật ký điều trị) (nhật ký B)
0 2.02 1.97
0 2.04 2.06
0 1,93 1,96
2 2.02 1.91
2 2,00 1,95
2 2.07 1.82
4 1,96 1,97
4 2.02 1.99
4 2.02 1.99
6 1,94 1,90
6 1.94 1.97
6 1.86 1.88
8 1,93 1,97
8 2,12 1,99
8 2.06 1.93
12 1.71 1.70
12 1.96 1.73
12 1.71 1.76
24 1.70 1.46
24 1.83 1.41
24 1.62 1.42

Đây là những mô hình của tôi:

Exp1.A.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment A))
Exp1.B.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment B))

Gọi:
lm (công thức = Exp1 $ Thời gian ~ Exp1 $ (Điều trị A))

Cư dân:
    Tối thiểu 1Q Trung bình tối đa 3Q 
-6,8950 -1,2322 0,2862 1,2494 5,2494 

Hệ số:
                   Ước tính Std. Lỗi t giá trị Pr (> | t |)    
(Đánh chặn) 74,68 6,27 11,91 2,94e-10 ***
Exp1 $ (Điều trị A) -36,14 3,38 -10,69 1,77e-09 ***
---
Dấu hiệu. mã: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1

Lỗi tiêu chuẩn còn lại: 2,97 trên 19 độ tự do
Nhiều bình phương R: 0,8575, bình phương R điều chỉnh: 0,85 
Thống kê F: 114.3 trên 1 và 19 DF, giá trị p: 1.772e-09

Gọi:
lm (công thức = Exp1 $ Thời gian ~ Exp1 $ (Điều trị B))

Cư dân:
   Tối thiểu 1Q Trung bình tối đa 3Q 
-7.861 -3.278 -1.444 3.222 11.972 

Hệ số:
                      Ước tính Std. Lỗi t giá trị Pr (> | t |)    
(Đánh chặn) 88.281 16.114 5.478 2.76e-05 ***
Exp1 $ (Điều trị B) -41.668 8.343 -4.994 8.05e-05 ***
---
Dấu hiệu. mã: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1

Lỗi tiêu chuẩn còn lại: 5.173 trên 19 độ tự do
Nhiều bình phương R: 0,5676, bình phương R điều chỉnh: 0,5449 
Thống kê F: 24,94 trên 1 và 19 DF, giá trị p: 8,052e-05

Để so sánh hai mô hình này, tôi đã sử dụng mã sau đây.

anova(Exp1.A.lm,Exp1.B.lm)

Phân tích bảng phương sai

Mô hình 1: Exp1 $ Time ~ Exp1 $ Exp1 $ (Điều trị A)
Mô hình 2: Exp1 $ Time ~ Exp1 $ Exp1 $ (Điều trị B)
  Res.Df RSS Df Tổng của Sq F Pr (> F)
1 19 167.60                      
2 19 508,48 0 -3,88,88

Câu hỏi của tôi là tại sao phân tích ANOVA không hiển thị số liệu thống kê F và p.val. Tôi xin lỗi nếu đây là một câu hỏi ngây thơ.

Dựa trên các độ dốc khác nhau, tốc độ xuống cấp là khác nhau trong hai mô hình này, nhưng tôi muốn biết sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê như thế nào. Tôi hy vọng rằng điều này có ý nghĩa.

Nếu bạn thiết lập dữ liệu trong một cột dài với A và B là một cột mới, thì bạn có thể chạy mô hình hồi quy của mình dưới dạng GLM với biến thời gian liên tục và biến "thử nghiệm" danh nghĩa (A, B). Đầu ra của ANOVA sẽ cung cấp cho bạn tầm quan trọng của sự khác biệt giữa các tham số. "đánh chặn" là đánh chặn chung và yếu tố "thử nghiệm" sẽ phản ánh sự khác biệt giữa các lần chặn (thực tế là phương tiện tổng thể) giữa các thử nghiệm. Yếu tố "Thời gian" sẽ là độ dốc chung và sự tương tác là sự khác biệt giữa các thử nghiệm đối với xuống dốc.

Tôi phải thừa nhận tôi gian lận (?) Và chạy các mô hình riêng biệt trước để có được hai bộ tham số và lỗi của chúng và sau đó chạy mô hình kết hợp để có được sự khác biệt giữa các phương pháp điều trị (trong trường hợp của bạn là A và B) ...

Phân tích ANOVA không hiển thị số liệu thống kê F và giá trị p vì giá trị của cả hai mô hình có cùng mức độ tự do (ví dụ 19) và nếu bạn lấy chênh lệch thì nó sẽ bằng không! Cần có ít nhất một mức độ tự do sau khi bạn lấy chênh lệch để thực hiện bài kiểm tra F.