Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteCiao a tutti,
Eseguo un'ANOVA a misure ripetute utilizzando Fit Model (Personalità = Minimi quadrati standard; Enfasi = Report minimo o Effetto leva; Metodo =REML) e il report Fit dei minimi quadrati non mostra la somma dei quadrati del modello (SS_M) e la somma di Quadrati dell'importo della varianza totale (SS_T).
Ho bisogno di SS_M e SS_T per calcolare la dimensione dell'effetto (cioè, eta al quadrato):
eta al quadrato = SS_M / SS_T
Mi aiuteresti a trovare quei parametri (SS_M e SS_T)?
Grazie.
Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteQuello che sto dicendo si basa su Fit Model. In genere, la tabella REML avrà una voce per la varianza residua. Quella componente di varianza è il MSE. Poiché hai incluso l'effetto casuale soggetto*trattamento, è molto probabile che sostituisca il componente di varianza residua poiché sarebbero completamente confusi (a meno che tu non abbia misure ripetute su ciascuna combinazione soggetto*trattamento). In tal caso, la componente varianza soggetto*trattamento è il MSE. Consiglierei semplicemente di rimuovere quell'effetto casuale del trattamento soggetto * poiché non puoi davvero distinguerlo dall'errore residuo. Se lo fai, dovresti scoprire che la tabella REML è esattamente la stessa tranne che l'etichetta per Subject*Treamtment è sostituita con "Residual".
Dovresti scoprire che l'RMSE è la radice quadrata della componente varianza soggetto*trattamento. Ad ogni modo, dovresti ottenere lo stesso errore.Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteGrazie per i tuoi commenti, Cameron! Oh, sì, MSE si riferisce all'Errore, non al Soggetto. È corretto! Quindi, il tuo suggerimento è basato su Fit Y by X piuttosto che su Fit Model (Fit Least Square)?
Non sono riuscito a trovare MSE nella tabella Stima della varianza REML (rapporto Fit Model). Tuttavia, penso di poter considerare l'RMSE dal Summary of Fit (cioè, MSE = RMSE^2) per calcolare MSM.
Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteImmagino che il componente della varianza soggetto * punto temporale sia confuso con il residuo, motivo per cui il componente della varianza residua non è nella tabella REML. Questo è MSE, non soggetto.Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteSoluzione geniale, Cameron! Grazie mille! vorrei solo capire un punto:
Nel modello Fit, ho aggiunto
Soggetto e casuale
Punto temporale
Oggetto * Timepoint e casuale
negli effetti del modello di costruzione.
Nel report Modello di adattamento, la tabella Stime componente varianza REML descrive le righe dell'effetto casuale per Oggetto, Oggetto * Punto temporale e Totale. In questo modo, quando suggerisci di calcolare il MSM, dovrei scegliere il MSE (Var Component) del Soggetto da moltiplicare per F-ratio?
Grazie!
Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteHo suggerito Fit Y by X perché ha un'opzione per specificare una colonna Block, che è un modo potenziale per gestire le misure ripetute.Le uniche condizioni per Fit Y by X sono che i blocchi devono essere bilanciati e puoi avere solo 1 fattore di trattamento.Se sei deciso a usare REML, non so come ottenere la tabella ANOVA completa da Fit Model con effetti casuali.Non credo che tu possa.
Immagino che potresti lavorarlo all'indietro a mano.Il test degli effetti fissi ti darà il rapporto F e i gradi di libertà del numeratore e del denominatore.L'MSE si trova nella tabella dei componenti della varianza.Innanzitutto, dobbiamo risolvere per il trattamento dei quadrati medi (chiamiamolo MSM) e per i quadrati medi totali (MST).
Per ottenere MSM, moltiplica il rapporto F per MSE.Ora, aggiungi MSM e MSE insieme per ottenere MST.
Ora, tutto ciò che resta da fare è moltiplicare ciascuno di questi per i rispettivi gradi di libertà per ottenere SSM e SST.SSM = MSM*DF (gradi di libertà al numeratore).SST = MST*(DF + DFDen).
A quanto mi risulta, il calcolo della dimensione dell'effetto da questo approccio lo rende relativo alla varianza totale rimanente dopo aver tenuto conto degli effetti casuali.Se si desidera calcolarlo rispetto alla varianza totale inclusi gli effetti casuali, è possibile calcolare SST sulla colonna della variabile di risposta con una formula di colonna come Col Sum((:Y - Col Mean(:Y))^2).
Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteCIAO @cwillden , grazie per la posta e le informazioni.
Sembra che l'effetto casuale (REML) non sia considerato in Fit Y da X. Quindi, quando utilizzo Method = REML in un'ANOVA a misure ripetute, come è possibile calcolare la dimensione dell'effetto?
Grazie.
Ri: Dimensione dell'effetto in un'ANOVA a misure ripetuteNon sono sicuro di come estrarre tali informazioni da Fit Model, ma se si tratta di una semplice ANOVA unidirezionale con misure ripetute, è possibile utilizzare Fit Y per X con l'ID soggetto come fattore di blocco.Quando l'ho provato, ho ottenuto un valore p equivalente per il fattore di trattamento tra Fit Y per X e Fit Model.Fit Y by X fornirà la tabella ANOVA completa, quindi puoi calcolare eta^2.
