So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo JMP-Benutzer,
Ich bin JMP-Neuling und muss die Analyse wiederholter Messungen mit ANOVA anhand von Rohdaten in JMP ausführen. Zum Beispiel anhand der folgenden Daten:
Thema Test1 Test2 Test3 Test4
1 8 5 7 9
2 3 2 5 6
3 1 0 4 3
4 5 2 6 6
5 2 3 8 5
6 9 10 8 10
7 10 7 9 10
8 2 4 7 2
9 10 3 4 6
10 0 1 3 5
Wenn jeder Proband zu unterschiedlichen Zeitpunkten diesen Tests unterzogen wurde, wie kann ich das analysieren?
Wenn es möglich ist, teilen Sie mir bitte die Schritte in JMP mit, um es zu bekommen!
Vielen Dank im Voraus.
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchFür eine MANOVA, jede Variable im Abschnitt „Modelleffekte“ wird als Zwischensubjektvariable behandelt. Bei einem gemischten Modellansatz werden Zwischen-Subjekt-Variablen im Abschnitt „Modelleffekte“ angegeben und dann wird das Subjekt als innerhalb der Zwischen-Subjekt-Variablen verschachtelt markiert (um JMP mitzuteilen, dass bestimmte Ebenen der Subjektvariablen, d. h. (Individuen werden nur auf einer bestimmten Ebene der Zwischen-Subjekt-Variablen gemessen).
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchGroßartig, @julianisch ! Ich dachte, die Subjektvariable wäre als Zwischensubjekt betrachtet worden, wenn sie nur in den Klammern stünde! Das ist also eine andere Möglichkeit, ein Zwischensubjekt zu haben (es ist das einzige in diesem Dialog)! Danke schön!
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo @Reinaldo ,
Als Antwort auf deine PS:
" PS: Wenn ich das Subjekt im Dialogfeld „Modelleffekte erstellen“ hinzufüge, ändert der Mauchly-Sphärizitätstest sowohl den Wert als auch die F-Statistik. Warum haben Sie das Subjekt in diesem Dialog nicht als eine Variable innerhalb des Subjekts betrachtet?“
Multivariate Ansätze für wiederholte Messungen umfassen die Bildung von Kontrasten zwischen den wiederholten Beobachtungen, den Beobachtungen, die sich über Spalten in Ihrem geteilten/weiten Datensatz erstrecken. Die „Subjekt“-Varianz wird implizit durch die Bildung dieser Kontraste innerhalb des Subjekts über die Spalten hinweg gehandhabt, sodass die Subjektvarianz nicht weiter modelliert werden muss. Wenn Sie beim Ausführen einer MANOVA im Abschnitt „Modelleffekte“ ein Subjekt hinzufügen, teilen Sie jmp im Wesentlichen mit, dass es eine Zwischensubjektvariable mit so vielen Ebenen gibt, wie Sie Subjekte haben, und dass Sie jede Ebene nur einmal gemessen haben. Also nicht das, was Sie tun möchten. Eine Grundregel, die Sie sich merken sollten: Wenn Sie eine Variable haben, für die Sie in Ihrer Tabelle nur eine Zeile mit Messwerten pro Ebene haben (z. B. „Betreff“ in einer geteilten/breiten Tabelle), sollten Sie diese nicht in Ihren Modelleffekten verwenden.
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo Rei,
Das Add-in läuft problemlos in JMP 10. Außerdem ist alles, was das Add-in tut, über das Dialogfeld „Modell anpassen“ möglich. Es erfordert lediglich mehr Arbeit, alle Modelleffekte und Interaktionen mit dem Zufallssubjekteffekt für komplizierte Modelle anzugeben. Im Detailabschnitt der Add-In-Seite beschreibe ich, wie das Add-In die Modelleffekte generiert. Wenn Sie das Add-In nicht haben, können Sie diese Schritte im Dialogfeld „Modell anpassen“ für ein Modell beliebiger Komplexität ausführen . Außerdem ist zu beachten, dass das vom Add-In generierte Modell nur eines von vielen möglichen gemischten Modellen ist, die geeignet sein könnten (gemischte Modelle sind sehr flexibel). Die Zufallseffektstruktur, die ich für die Implementierung ausgewählt habe, passt zu herkömmlichen univariaten wiederholten Messungen für einen faktoriellen Entwurf (vorausgesetzt, es fehlen keine Daten). Wie bei den meisten Dingen kann JMP noch viel mehr. Ich empfehle Ihnen, mehr über gemischte Modelle zu erfahren, wenn Sie feststellen, dass Sie häufig Daten mit wiederholten Messungen modellieren.
@julianisch
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo @julianisch Vielen Dank für Ihre didaktischen Erklärungen und Dateien! Exzellent!
Anfangs dachte ich, dass das Subjekt zu den Konstruktmodelleffekten hinzugefügt werden sollte, um den Mauchly-Test der Sphärizität durchzuführen, aber als ich es hinzufügte, erhielt ich ein anderes Ergebnis als der Sphärizitätstest. In diesem Fall muss ich also nicht „Subjekt“ als Teil meiner Analyse für den Sphärizitätstest berücksichtigen, sondern nur die Testvariablen.
Wenn ich gestapelte Daten verwende, sollte ich außerdem Standard-Kleinste-Quadrate anstelle von MANOVA verwenden, da ich nur eine abhängige Variable habe. Wenn ich jedoch geteilte Daten habe (eine Spalte für jede Ausgabevariable), sollte ich MANOVA verwenden und das Ergebnis ist das gleiche wie zuvor.
Ich habe mir Ihr Video Analysis of Repeated Measures Designs in JMP angesehen und es ist großartig! Ich könnte mehr darüber erfahren, wie man die Daten tabellarisch aufbereitet, um welche zu erhalten Multivariate Tests (GG-Test, HF-Test, Pillai-Spur, Wilks-Lambda, Hotelling-Spur und Roys größte Wurzel).
Funktioniert das faktorielle Design mit wiederholten Messungen in JMP v.10? Ist es außerdem möglich, diese Analyse ohne dieses Add-In durchzuführen?
Danke schön!
PS: Wenn ich das Subjekt im Dialogfeld „Modelleffekte erstellen“ hinzufüge, ändert der Mauchly-Sphärizitätstest sowohl den Wert als auch die F-Statistik. Warum haben Sie das Subjekt in diesem Dialog nicht als subjektinterne Variable betrachtet?
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo @Reinaldo ,
Wie andere darauf hingewiesen haben, haben Sie die Möglichkeit, diese Daten auf verschiedene Arten zu analysieren: eine MANOVA (wo Sie auch univariate angepasste und nicht angepasste wiederholte Messungen finden) oder ein lineares Modell mit gemischten Effekten. Um die zu produzieren Für den Sphärizitätstest nach Mauchly müssen Sie die MANOVA-Persönlichkeit unter Analysieren > Modell anpassen verwenden. Wie Sie bemerkt haben, verwenden Sie hierfür Ihre Daten in breiter/geteilter Form (Datensatz mit Skript angehängt). Hier ist die Einrichtung in Fit Model:
Anschließend müssen Sie im MANOVA-Bericht eine Antwortspezifikation erstellen: Klicken Sie auf „Antwort auswählen“, wählen Sie „Wiederholte Messungen“ und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für univariate Tests. Benennen Sie Ihren themeninternen Faktor nach Belieben:
Am Ende des Berichts sehen Sie Ihre Tests zum Inner-Subjekt-Effekt sowie den Mauchly-Test der Sphärizität. Wenn Sie möchten, können Sie hier auch andere Kontraste festlegen, die Benutzeroberfläche gefällt Ihnen jedoch möglicherweise besser, wenn Sie einen gemischten Modellansatz verwenden.
Um diese Daten mithilfe eines gemischten Modells anzupassen, stapeln Sie zunächst Ihre Daten (angehängter Datensatz). Starten Sie als Nächstes „Analysieren“ > „Modell anpassen“ und geben Sie Ihre Antwort als „Y“ ein. Platzieren Sie als Nächstes Ihre Betreffspalte und Ihre Beschriftung (oder wie auch immer Sie Ihren Faktor beim Stapeln genannt haben) als Modelleffekte. Wählen Sie in den Modelleffekten „Subjekt“ aus, klicken Sie dann auf das rote Dreieck neben den Attributen und wählen Sie „Zufällig“ aus. Thema MUSS in Ihrer Datentabelle als nominal markiert sein, andernfalls wird eine falsche Analyse zurückgegeben. In diesem Fall müssen Sie Nest nicht verwenden – Subjekte würden nur innerhalb einer Zwischen-Subjekt-Variable verschachtelt, und in diesem Beispiel haben Sie keine.
Wenn Sie auf „Ausführen“ klicken, erhalten Sie eine äquivalente Analyse (da keine fehlenden Daten vorliegen) zu der Ausgabe der univariaten, nicht angepassten Analyse, die Sie aus der MANOVA-Persönlichkeit gefunden haben.
Ein Vorteil der Verwendung dieser Modellierungspersönlichkeit besteht jedoch darin, dass das Rote Dreieck neben Ihrem Faktor (in diesem Fall die Bezeichnung) zusätzliche nützliche Optionen bietet, z. B. die Durchführung aller paarweisen Vergleiche, Tukey-HSD und benutzerdefinierte Kontraste mit einem und mehreren Freiheitsgraden über ein einfaches Bedienfeld.
Um kompliziertere Modelle mit wiederholten Messungen anzupassen, können Sie sich das ansehen Vollfaktorielles Add-in für wiederholte Messungen , was auch für einseitig wiederholte Messungen wie diese funktioniert, aber wie Sie sehen, sind diese nicht allzu schwierig einzurichten.
Ich hoffe das hilft!
@julianisch
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo zusammen,
Ich habe die obige Lösung befolgt, weiß aber leider nicht, warum sie nicht funktioniert hat.
Ich möchte einige Dinge in einer einfachen ANOVA mit wiederholten Messungen analysieren, z
- Mauchlys Sphärizitätstest,
- Tests innersubjektbezogener Effekte,
- multivariate Tests (Pillai-Spur, Wilks-Lambda, Hotelling-Spur und Roys größte Wurzel),
- Kontraste (z. B. Level 1 (Test1) vs. Level 2 (Test2), Level 2 (Test2) vs. Level 3 (Test3) und Level 3 (Test3) vs. Level 4 (Test4)) und
- Paarweise Vergleiche.
Als ich „Tabelle => Stapel“ verwendet habe, habe ich alle Testspalten in einer zusammengefasst und konnte dann das im Kapitel „Anpassen von Antwortspezifikationen für mehrere Antwortmodelle“ beschriebene Verfahren nicht ausführen, ähnlich dem Beispiel des Univariat- und Sphärizitätstests (Dogs.jmp). ), was anzeigte, dass MANOVA ausgeführt werden sollte. Sicherlich finden wir in diesem Beispiel mehr als eine unabhängige Variable (z. B. Drogen und dep1) (z. B. Dogs.jmp), während es nur eine gibt (z. B. Subjekt). in den oben genannten Rohdaten .
Nachdem ich außerdem die Seite über das Anpassen linearer Modelle gelesen hatte, konnte ich ein wenig über die Bedeutung von Klammern im Dialogfeld „Modelleffekte konstruieren“ verstehen. Wenn Sie „Subjekt[Test]“ verwenden, bedeutet dies, dass der Testprädiktor eine Variable zwischen Subjekten ist nicht wahr? Ich denke, der Test sollte eine Variable innerhalb der Probanden sein, da alle Probanden an diesen Tests teilnehmen. Hab ich recht?
Wenn ja, kann ich den Nested-Effekt vermutlich nicht ausführen (d. h. Betreff[Test]), aber mache so etwas wie Betreff*Test, nicht wahr?
Vielen Dank im Voraus.
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchJa, die Klammern weisen auf einen verschachtelten Effekt hin.
Diese Seite von dem JMP-Onlinedokumentation enthält Informationen zum Konstruieren von Effekten für Anpassung linearer Modelle .
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchVielen Dank, Jim und Mark!
Bevor ich also Maßnahmen zur Analyse der Daten ergreife, sollte ich zum Einfügen meiner Daten „Tabelle“ -> „Stapel“ verwenden. Zunächst habe ich die Rohdaten aus .sav importiert und JMP hat diese Spalten natürlich für mich erstellt, wie ich Ihnen oben gesagt habe.
Bedeutet die Verwendung der Variablen in Klammern [ ] übrigens, dass es sich bei der Variablen um ein Innerhalb-Subjekt handelt (z. B. Test)? Wo finde ich weitere Informationen zum Verwalten dieser Variablen in diesem Dialogfeld?
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchStapeln Sie die Datenspalten Test1 bis Test4 (Tabelle > Stapel). Folgen Sie nun den Anweisungen im Hinweis. Die gestapelten Daten befinden sich in der Y-Rolle, die Beschriftungsspalte befindet sich in der Effekte-Rolle und das Subjekt ist der zufällige Effekt.
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchVerwenden
Tabellen==>Stapel
um alle Ihre Testspalten in einer einzigen Spalte zusammenzufassen und dann auszuführen
Analysieren==>Modell anpassen
und richten Sie das Dialogfeld wie folgt ein
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchDanke, Jeff!
Wie ich oben erwähnt habe, scheint dieses Beispiel im Dokument „Modelling and Multivariate Methods“, Abschnitt „Multivariate Model with Repeated Measures“ beschrieben zu sein; Es stimmt jedoch nicht mit meinen angegebenen Rohdaten überein, da es sich um eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen handelt. Haben Sie eine Idee, wie man es analysiert?
Danke schön!
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchIch habe den Link oben korrigiert.Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo Thomas,
Vielen Dank für die Antwort auf meinen Beitrag. Ich habe darauf geklickt, aber es scheint, dass die Seite nicht gefunden werden kann! 
Ich habe grundlegende Kenntnisse über JMP und weiß, wie ich die wiederholten Messungen anhand der oben genannten Rohdaten analysieren kann. Ich habe mir das Benutzerhandbuch (JMP v.10 E-Book) mit dem Titel „Modellierung und multivariate Methoden“, Abschnitt „ angesehen.
„Multivariates Modell mit wiederholten Messungen“, aber ich hatte einige Schwierigkeiten, dieses Wissen von Beispieldaten (Beispiel) auf meine Rohdaten zu übertragen! Darüber hinaus handelt es sich bei diesen Rohdaten nicht um einen multivariaten Fall, sondern um eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen.
Am besten,
Reinaldo.
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchThomas,
Der Link zu Ihrer Webseite führt zu einer verlorenen Seite
Betreff: So führen Sie die wiederholten Messungen anhand von Rohdaten durchHallo Reinaldo
Kennen Sie diesen Artikel: http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ?
Herzliche Grüße, Thomas
