我是一名学生,正在与一个团队进行大规模的生态实验。我们想要分析从具有一些伪复制的实验设计中得出的生存数据。不幸的是,直到实验中期才发现这种伪复制,此时设计无法更改。
实验设计涉及比较几个处理组的生存数据,每个处理组由 10 个重复(水族箱)组成,每个水箱中有 10 个人。我们将死亡率作为响应变量来衡量,以应对不同的环境压力。问题是我们不能说发生的每一起死亡事件都是独立发生的,因为每个坦克都有很多人。我们想承认这个问题并在我们的分析中解决它。
我们知道的所有生存分析工具都假设重复之间是独立的。我们正在考虑使用 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险,甚至是带有 Gamma 误差分布的 glm。
关于我们如何正确解决这个问题以检测治疗组之间存活率差异的任何想法?