Longitudinal data analysis in animal experiments<br>Análise de dados longitudinais em experimentação animal

• Main Authors: Alessandro Pelegrine Minho, Silvano Cesar da Costa, Andressa Amorim Cestari
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Estadual de Londrina 2012-08-01
• Series: Semina: Ciências Agrárias
• Subjects: Medidas repetidas; Ovinos; Taninos.
• Online Access: http://www.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/8345

Longitudinal data analysis with repeated measures over time can be done in different ways: in experiments using the split plot design, with the animal as plots and time as subplots; through the analysis of multivariate models; and also by adjusting mixed models, which enables the use of different structures for the covariance matrix. The main problem involved in the analysis of repeated measures over time is related to the lack of randomization, because pairs of measurements taken along the time are correlated, which can invalidate the tests involving the time factor. To discuss the different forms of analysis, data were used from an experiment in which Santa Ines lambs were infected with 6,000 L3 Haemochus contortus and treated with condensed tannin. The source of tannin was the acacia extract obtained from Acacia mearnsii (commercially available). The data were analyzed using the software R 2.11.1 (2010). No significant effect was found (p > 0.05) of supplementation with tannin, acting on the body weight of animals. The methods used for data analysis showed similar results, which does not always occur. And considering the dependence of observations taken over time, recommended the setting of mixed models, which may involve growth curves or polynomial models that include the covariance matrix that best explains the data.<P><P>A análise de dados longitunais com medidas repetidas ao longo do tempo pode ser feita de diferentes maneiras: em experimentos usando o delineamento em parcelas subdivididas, tendo o animal como parcela e o tempo como subparcela; através da análise de modelos multivariados; e ainda através do ajuste de modelos mistos, que possibilita a utilização de diferentes estruturas para a matriz de covariâncias. O principal problema envolvido na análise de medidas repetidas ao longo do tempo está relacionado à ausência de aleatorização, pois pares de mensurações feitas no tempo estão correlacionadas, o que pode invalidar os testes envolvendo o fator tempo. Para discutir as diferentes formas de análise, foram utilizados dados provenientes de um experimento em que cordeiros Santa Inês foram infectados com 6.000 L3 de Haemochus contortus e tratados com tanino condensado. A fonte do tanino foi o extrato de acácia proveniente da Acacia mearnsii (produto comercial). Os dados foram analisados através do software livre R 2.11.1 (2010). Não foi encontrado efeito significativo (p > 0,05) da suplementação com extrato de acácia sobre o peso vivo dos animais. As metodologias utilizadas para a análise dos dados apresentaram resultados semelhantes, o que nem sempre ocorre. E, considerando a dependência das observações obtidas ao longo do tempo, recomenda-se o ajuste de modelos mistos, que podem envolver curvas de crescimento ou modelos polinomiais que incluam a matriz de covariâncias que melhor explique o comportamento dos dados.