물류 회귀 및 반복 측정<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요, 일련의 데이터를 분석하는 적절한 방법을 찾으려고 할 때 문제가 발생하여 도움을 많이 주시면 감사하겠습니다.
내 데이터는 학습에 관한 것입니다. 여기에는 순차적으로 제시되는 두 가지 다른 자극 (한 가지 보상, 다른 한 가지 보상되지 않은)에 대한 개인의 반응이 포함됩니다. 나는 또한 서로 다른 자극 쌍이 있습니다. 내가 흥미를 느끼는 것은 자극에 대한 보람의 효과, 자극의 다른 쌍을 사용하는 효과, 그리고 확률이 시간이 어떻게 바뀌는지를 결정하는 것이다. 나는 치료법을 비교하기 위해 각 치료 (자극의 쌍)에 대한 물류 퇴행을 원할 수는 있지만 동시에 동일한 개인을 반복적으로 측정한다는 사실을 통제 할 수 있어야합니다. 로지스틱 회귀법을 적용하는 방법과 반복되는 측정법을 작성하는 방법을 알고 있지만 어떤 방법을 통해 나는 그것을 함께 가질 필요가 있다고 생각합니다. 어떤 아이디어? 어떤 도움을 주셔서 감사합니다 !!
앙드레
Re : 로지스틱 회귀 및 반복 측정나는 그것이 적절하다고 믿는다. 디스플레이 당신의 데이터와 X와 Y의 관계를 나타내는 것이지만, 반복 측정 분석에서 통계를 사용하는 것입니다. X by Y 플롯의 모든 통계는 반복되는 측정 설계를 설명하지 않으며 부정확 할 것입니다. 특히 분산과 p- 값.
Re : 로지스틱 회귀 및 반복 측정우수한! 매우 감사합니다. 나는 이전에이 jmp 도구를 탐구 해 본 적이 없었으며, 다른 분석을 위해서뿐만 아니라 매우 도움이되는 것처럼 보인다. 그리고 마지막 질문은 괜찮습니다. 범주 형 분석을 사용하여 찾은 통계를 X 축 대 Y 도표를 사용하여 찾은 것과 같은 로그 회귀 그래프와 연결하는 것이 적절합니까?
다시 한번 고마워요!
Andre J.
Re : 로지스틱 회귀 및 반복 측정분석에서 "모델링"을 선택하고 "범주 형"을 선택하십시오. 하나의 행 = 하나의 주제가있는 경우 "반복 측정"을 사용할 수 있습니다. 하나의 주제가 여러 행에 걸쳐 기록되는 경우 "ID로 다중 응답"을 사용할 수 있습니다. 치료 방법은 X 그룹 분류입니다.
Re : 로지스틱 회귀 및 반복 측정안녕 mfisher,
예, 이항식입니다. 나는 개인이 자극을 나타낼 때마다 개인이 반응하는지 아닌지를 단순히 기록합니다.
어떤 도움을 주셔서 감사합니다!
앙드레
Re : 로지스틱 회귀 및 반복 측정측정중인 응답은 무엇입니까? 당신의 치료법처럼 이항식입니까?
다시 : 로지스틱 회귀 및 반복 측정나는 이것을하는 방법을 찾고 있었고이 게시물을 우연히 만났기 때문에 기뻤습니다. 이것은 내가 전혀 몰랐던 JMP 플랫폼입니다! 하지만 질문이 있습니다. 기본적으로 범주 형 데이터를 사용하여 반복 측정 ANOVA를 수행해야합니다. 응답은 본질적으로 2-6 범위의 점수입니다. 정수이기 때문에 더 일반적인 접근 방식을 사용할 수는 있지만 1과 6 사이로 제한되므로 다른 분포를 사용해야하며 혼합 모델 플랫폼이 이상한 분포를 가진 데이터를 처리 할 수 있는지 알 수 없습니다 (즉, GLM의 특권과 혼합 모델의 특권을 결합한 것). 이 경우 시간이 지남에 따라 개별 과목에 대해 반복적으로 점수를 매겼으므로 샘플 ID에 "ID에 의한 다중 응답", 내 점수에 대한 "색"(예 : Y) 및 "시간"을 반복 측정으로 사용했습니다. 빛이 점수에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶습니다. "빛"은 X입니다. 빛에 대한 반응에 따라 피사체에 따라 다양한 방법이 잘 표시되지만 테스트 통계는 얻지 못합니다. 나는 빨간 삼각형 아래에서 몇 가지 테스트를 보았지만 전반적인 치료 효과를 보지 않고 대상 내 효과를보고있는 것 같습니다. 이 소비자 범주 반응이 치료 효과 데이터 (즉,이 경우 조명 효과를 나타내는 p- 값)를 제공 할 수 있습니까? 솔직히 말하면 아마도 최종 점수와 초기 점수의 차이를 계산하고보다 전통적인 접근법을 사용할 수는 있지만이 소비자 플랫폼을 사용하여 정량적 치료 효과 데이터를 얻을 수 있는지 궁금합니다. "문자 표시"를 클릭하면 개별 평균의 차이점을 보여주는 것입니까?
