29551_de-DE

liliconcom

Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

 

Hallo,

Ich habe mich gefragt, ob jemand überprüfen könnte, ob ich bei der Einrichtung eines die richtigen Schritte unternommen habe gemischtes Modell für wiederholte Messungen für folgende Recherche:

 

In unserer Forschung hatten wir zwei Gruppen von Fußballspielern (Amateur vs. Profis).

Jeder Spieler beider Gruppen führte drei körperliche Tests durch (einen kurzen vs. einen langen Labortest vs. einen Feldtest), jeder Test wurde an unterschiedlichen Tagen durchgeführt. Unser Ergebnismaß war VO2max (körperliche Leistungsfähigkeit).

 

Zweck: Ich möchte hauptsächlich den VO2max zwischen Amateuren und Profis für jeden körperlichen Test vergleichen. (2x3 Tisch)

 

Deshalb dachte ich, ich sollte eine 2-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen verwenden. In JMP pro 12 -> ein gemischtes Modell mit wiederholten Messungen.

 

Ich bin mir jedoch nicht sicher, welchen Faktor ich in das Feld „Fester Effekt“ und/oder „Zufälliger Effekt“ einfügen soll, wenn ich „Analysieren -> Modell anpassen“ für meinen Zweck verwende.

 

Kann jemand bitte überprüfen, ob ich auf den beiden letzten Bildern unten das Richtige getan habe? (Das erste Bild ist nur eine kleine Auswahl aus meinen Daten.)

 

 

 

Mit freundlichen Grüße,

Thomas

 

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Alles gut gelaufen. Ich mache mir nur ein wenig Sorgen um meine SEM-Werte.

Bei den meisten Parametern, beispielsweise dem VO2max (siehe Bild unten), sind die SEM-Werte für jede Gruppe gleich. Ist das normal?

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Vielen Dank, dass Sie es erwähnt haben. Ich habe es versucht und tatsächlich hat es auch einen Einfluss auf die p-Werte.

 

Grüße

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich habe festgestellt, dass die Verschachtelung Ihre Schätzung beeinflussen wird. Anstatt sie zu verschachteln, kennzeichnen Sie Ihre Themen einfach eindeutig als 1-8 statt 1-4 innerhalb jeder Sportlerart. Für diese Analyse habe ich eine Datentabelle mit den richtigen Datenebenen und ein Modelltabellenskript angehängt.

Ich entschuldige mich für die Verzögerung dieser Antwort.

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Nein. Entfernen Sie den festen Interaktionseffekt. Der Rest stimmt!

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Also mache ich die Analyse so:

 

Vielen Dank und Ihre hilfsbereiten Kollegen,

 

 

 

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich habe mich mit meinen Kollegen beraten, die klüger, klüger und viel besser aussehen als ich. Sie schlagen vor, dass Sie den Interaktionsterm nicht wie von mir vorgeschlagen schätzen sollten. Wie ich herausgefunden habe, wird es das Thema mit dem Rest verwechseln.

Kehren Sie also zum Anfang zurück, und Ihr ursprüngliches gemischtes Modell scheint doch der richtige Weg zu sein. Beginnen Sie insbesondere mit einem gemischten Modell, das die beiden festen Haupteffekte und den Zufallssubjekteffekt enthält. Geben Sie die Verschachtelung des Themas innerhalb der anderen beiden Faktoren an. Diese Spezifikation sollte es tun.

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ok, ich glaube, ich habe es fast geschafft.

 

Erste,

Wenn ich diese Tabelle lösen möchte:

Ich sollte meine Analyse als 2-Wege-ANOVA ohne wiederholte Messung durchführen. Denn die wiederholten Faktoren (körperlicher Test: kurz vs. lang vs. Feld) werden nicht miteinander verglichen.

 

Aber wenn ich es so lösen möchte:

Ich sollte meine Analyse als 2-Wege-ANOVA mit wiederholter Messung durchführen (also als gemischtes Modell). Weil die wiederholten Faktoren (physikalischer Test: kurz vs. lang vs. Feld) auf diese Weise miteinander verglichen werden?

 

Zweitens sollte ich das Thema nicht als zufälligen Effekt einbeziehen?

 

Drittens die Tatsache Thema ist darin verschachtelt körperlicher Test Und Ebene Mein Dialogfeld „Modell anpassen“ sollte also so aussehen?

 

Mit freundlichen Grüße,

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich entschuldige mich für etwaige Verwirrung, die ich bei Ihnen verursacht haben könnte.

Ihre Entwurfsstruktur unterstützt die zweifaktorielle ANOVA für die festen Effekte.Thema ist ein Zufallseffekt, aber ich bin mir nicht sicher, ob man ihn getrennt vom restlichen Zufallseffekt abschätzen kann. Ich habe Ihr Beispiel oben eingegeben und Ihre gemischte Modellanalyse wiederholt. Beachten Sie, dass Thema Ist verschachtelt innerhalb Athlet Und körperlicher Test . Diese Verschachtelung sollte für diesen Begriff im Dialogfeld „Modell anpassen“ angegeben werden, bevor Sie Ihr Modell ausführen.

(Ich kann an dieser Stelle kein Bild einfügen, da sich der Dialog zum Einfügen eines Bildes komplett geändert hat. Ich kann nicht herausfinden, wie ich es verwenden soll.)

Meine Schätzung für die Thema Die Varianz ist Null.

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich bin jetzt etwas verwirrt. Vielleicht sollte ich die gesamte Studie besser klären.

 

 

Wir haben viele Spieler getestet. Einige dieser Spieler waren Profis, andere Amateure. Aber wir haben sie in der Gruppe getestet. Zum Beispiel hat in Woche 1 am Montag jeder Amateur einen Test gemacht, in derselben Woche hat am Dienstag jeder Profi einen Test gemacht. In Woche 2 absolvierte jeder Amateur am Montag einen weiteren Test, in derselben Woche am Dienstag absolvierte jeder Profi einen weiteren Test. Schließlich absolvierte in Woche 3 jeder Amateur am Montag einen dritten Test und jeder Profi am Dienstag seinen dritten Test.

 

 

Jetzt wollen wir testen, ob sich der VO2max zwischen den Niveaus (Profi vs. Amateur) unterscheidet, wobei wir die verschiedenen Arten von körperlichen Tests (kurz vs. lang vs. Feldtest) berücksichtigen.

 

 

Unter Berücksichtigung Ihrer vorherigen Antworten denke ich, dass meine Analyse + Daten so aussehen sollten. Ich habe auch die zukünftige 2x3-Tabelle hinzugefügt, die ich lösen möchte (ich habe es einmal versucht).

Muss ich trotzdem nur eine 2-Wege-ANOVA verwenden?

 

Mit freundlichen Grüße,

 

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich verstehe dein Argument. Das Subjekt ist eine blockierende Struktur und seine Wirkung ist zufällig. Ich denke, dass es doch Sinn macht, es als Zufallseffekt einzubeziehen.

 

Ich sehe diese Studie immer noch nicht als Beispiel für „wiederholte Maßnahmen“, aber meine Definition ist möglicherweise zu streng. Es handelt sich lediglich um eine zweifaktorielle ANOVA mit Blockierung.

 

Erwägen Sie die Einbeziehung des Interaktionsbegriffs, da er meiner Meinung nach einschätzbar ist und, wenn ja, informativ sein könnte.

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Hallo Mark,

Vielen Dank für Ihre Antwort.

Der Grund, warum ich überlegt habe, ein gemischtes Modell anstelle einer 2-Wege-ANOVA zu verwenden, ist die Tatsache, dass die VO2max-Werte auf wiederholten Messungen basieren. Proband 1 führte zum Beispiel drei Tests durch, einen kurzen (64,6 VO2max), in der darauffolgenden Woche einen langen (54,7 VO2max) und wiederum eine Woche später einen Feldtest (52,86 VO2max). Dasselbe gilt auch für die anderen Fächer.

Rechtfertigt dies die Verwendung des gemischten Modells?

 

Wenn es das gemischte Modell rechtfertigt. Soll ich das verlassen? zufälliger Effekt Box leer, wie Sie vorschlagen? Oder geben Sie den Betrefffaktor ein zufälliger Effekt Kasten?

 

Dank im Voraus.

 

Mit freundlichen Grüße,

Thomas

 

 

Betreff: Analyse wiederholter Messdaten in der JMP®-Software – Beispiel für eine Masterarbeit

Ich glaube nicht, dass diese Studie eine Analyse wiederholter Messungen erfordert. Es scheint einfach eine zweifaktorielle ANOVA zu sein:

 

V(O2max) = Intercept + Level + physischer Test + Level * physischer Test. Das Subjekt ist Ihr Residuum, Sie müssen also keinen expliziten Begriff eingeben, um es zu schätzen. Die Faktorstufen sind in diesem Fall gekreuzt und nicht geschachtelt.

 

In diesem Fall sollten Sie in der Lage sein, die Standard-Persönlichkeit der kleinsten Quadrate zu verwenden.