يمكن تسجيل العديد من المتغيرات و/أو تسجيلها من تجارب Y-maze. وينبغي أن يكون تصميم الدراسة مدفوعا في المقام الأول بالنتائج/النتائج المرجوة. وعلاوة على ذلك، إذا كانت الدراسة تعتمد على تدابير متكررة (مثل الاستخدام المتكرر لنفس الحيوانات البؤرية)، فإن هناك حاجة إلى هياكل مناسبة للاختبار والتحليل. على سبيل المثال، بما أن تجارب وزارة الزراعة الأميركية اعتمدت على الاختبار المتكرر للتيغوس البؤري، فقد تم تخطيط التجارب التجريبية بشكل عشوائي تماما.
بيانات الاختيار: غالبية الدراسات باستخدام Y-mazes تقرير بيانات اختيار ثنائي بسيط وتحليل النتائج مع إحصاءات بارامترية مثل اختبار ثنائي الحدود. الحد الرئيسي هنا هو حجم العينة ، مما يؤثر بشكل مباشر على قوة أي تحليل إحصائي. في الشكل 2،يتم تصوير سلسلة من العتبات الإحصائية لكل حجم عينة دراسة توضح عدد "النجاحات" التي يجب أن تحدث لاختبار ثنائي الحدود معين لتحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية. هذه مشتقة رياضيا وبالتالي قابلة للتعميم على أي اختبار Y-المتاهة. إحصاءات بينوميال سهلة لتوليد باستخدام مجانية على الانترنت. لحساب الاحتمالات، يتم استخدام التوزيعات ذات الذيل الواحد إذا تم إعطاء الأساس المنطقي المسبق؛ وإلا، يجب استخدام توزيع ذيلين.
غالبا ما يتم تحديد اختيار الذراع من خلال المسافة التي يتحرك بها الحيوان البؤري في ذراع معينة. أبسط طريقة لتعيين هذه العتبة هي عن طريق إنشاء معلم داخل المتاهة. بالنسبة لمعظم دراسات المتاهة Y، المعلم هو مدخل مربع الذراع. لأن الزواحف إجراء جميع التقييم الكيميائي الحسي مع أجهزة الاستشعار الكيميائية في المنطقة الأمامية من الرأس، والرأس هو النقطة المحورية خلال المحاكمة. على سبيل المثال ، لأن الثعابين البورمية غالبا ما تكون أطول من المتاهة بأكملها نفسها ، فإن الاختيار هو الأفضل والأكثر كفاءة تحدده حركة الرأس الماضي معلما بارزا. الخيارات الأخرى لتحديد الاختيار هي الوقت الذي يقضيه في الذراع والحركة الكاملة للحيوان البؤري في مربع. يتم تحديد الفشل من قبل محوري لا يتخذ خيارا في غضون فترة محددة.
يمكن اشتقاق المزيد من تحليلات الدقة الدقيقة من بيانات الاختيار في متاهة Y. على سبيل المثال ، يمكن للباحثين توليد درجة عقوبة الاختيار16. هنا ، يجب على الباحثين تتبع الدرجة التي استكشف بها الحيوان البؤري الذراع غير المستهدفة للمتاهة. يمكن تعريف عدم الهدف على أنه الذراع الذي يحدده الباحثون مسبقا بأن الحيوان البؤري لن يختار استنادا إلى الفرضية البديلة التي تم اختبارها. أبسط مثال على الذراع غير المستهدفة سيكون الذراع غير المعطر عندما يحتوي ذراع واحد فقط على رائحة الهدف. ومن الأمثلة الأكثر تعقيدا الاختيار بين اثنين من الروائح من نفس المصدر، ولكن قدمت بتركيزات مختلفة7. عندما يكون التصميم التجريبي متعدد المستويات و/أو عندما تتراوح البيانات من ثنائي إلى تدريجي، كما هو الحال مع عقوبة الاختيار، ينبغي استخدام نهج إحصائي مناسب مثل تحليل المقاييس المتكررة للتباين (ANOVA) أو الأساليب الأخرى المستخدمة مع مجموعات البيانات المستمرة أو المتناسبة.
السلوكيات: طوال مدة التجربة التي يتم فيها مراقبة الحيوانات البؤرية ، يمكن قياس مجموعة متنوعة من السلوكيات الفردية كميا. يمكن تحديد هذا العدد من المتغيرات إما قبل اعتمادا على ما هو معروف16 أو بعد مخصص بعد الملاحظات الأولية على مجموعة فرعية من البيانات14،15. تحدد أهداف الدراسة ودرجة دقتها التقييمات السلوكية التي يجب إجراؤها داخل المتاهة ، إن وجدت (أي ، في العديد من الدراسات ، يتم قياس بيانات الاختيار فقط17). يمكن تقييم السلوكيات في جميع أنحاء المتاهة، في أقسام، أو خلال فترات زمنية محددة. على سبيل المثال، قد تكون الأولوية السلوكيات ينظر فقط في قاعدة أو عند تقاطعالأسلحة 8. تسهل تسجيلات الفيديو تسجيل النقاط السلوكية، على الرغم من أنه يجب النظر في دقة الفيديو وطوله - العوامل التي تفرض قيودا على تخزين البيانات - قبل بدء التجريب.
المتغيرات الزمنية: كما هو الحال مع المتغيرات السلوكية ، يمكن قياس العديد من الجوانب الزمنية للأداء الحيواني خلال تجارب Y-maze. على سبيل المثال، يمكن للباحثين توقيت فترات الكمون (على سبيل المثال، الكمون للخروج من المربع8). ترتبط معظم المتغيرات الزمنية باستكشاف المتاهة مثل إجمالي الوقت أو الوقت الذي يقضيه في كل ذراع. عادة ما يتم تحليل هذه المتغيرات في تحليل متعدد العوامل مثل ANOVA متعددة الطرق.
تحيز المراقب: مع أي دراسات تنطوي على سلوك الحيوان ، والتحيز المراقب يؤثر بشكل كبير على جمع البيانات18. لذلك، يجب أن يكون المراقبون عميان عن العلاج الذي يتم اختباره. أبسط طريقة للقيام بذلك هي ترميز ملفات الفيديو رقميا ثم فرزها عشوائيا (على سبيل المثال ، مولد الأرقام العشوائي) قبل تعيينها للمراقبين. من الصعب التحكم في تحيز المراقبين عندما يكون جمع البيانات الحية هو الخيار الوحيد. وفي إطار ميداني، يتطلب ذلك تعاونين: مراقب أعمى عن العلاج ومنسق يقوم بإعداد التجربة. تلخص المراجعات الشاملة آثار تحيز المجرب على جمع البيانات وتفسيرها في الدراسات السلوكية والبيئية18و19.

الشكل 2. أحجام العينة وقيم P للاختبارات الثنائية من نتائج Y-maze. يمثل كل حجم عينة معين عددا محددا من التجارب حيث يتم اختبار رائحة في ذراع واحدة من Y (الذراع المستهدفة) في حين أن الآخر يمكن أن يكون التحكم (غير الهدف). أعلى رقم فوق كل شريط هو واحد الذيل P-قيمة لهذا العدد من الخيارات الذراع الهدف، أسفل هو ذيلين. تمثل الأرقام الموجودة في الشريط العلوي الحد الأقصى لعدد الخيارات غير المستهدفة التي لا تزال ذات دلالة إحصائية تقليدية (P < 0.05). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الملف التكميلي 1. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الملف.
الملف التكميلي 2. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الملف.