Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software: ejemplo de tesis de maestría
Hola,
Me preguntaba si alguien podría verificar si tomé los pasos correctos para configurar un
modelo mixto para medidas repetidas para la siguiente investigación:
En nuestra investigación tuvimos 2 grupos de jugadores de fútbol (aficionados versus profesionales).
Cada jugador de ambos grupos realizó 3 pruebas físicas (una prueba de laboratorio corta, una larga y una prueba de campo), cada prueba se realizó en días diferentes. Nuestra medida de resultado fue el VO2máx (capacidad física).
Propósito: Principalmente quiero comparar el VO2max entre aficionados y profesionales para cada prueba física. (mesa 2x3)
Entonces pensé que debería usar un ANOVA de medida repetida bidireccional. En JMP pro 12-> un modelo mixto repite medidas.
Pero no estoy seguro de qué factor debo poner en el cuadro de efectos fijos y/o efectos aleatorios cuando uso Analizar -> ajustar modelo para mi propósito.
¿Alguien puede verificar si hice lo correcto en las dos últimas imágenes a continuación? (La primera imagen es sólo una pequeña selección de mis datos).
Atentamente,
tomás
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaTodo salió bien. Sólo estoy un poco preocupado por mis valores SEM.
En la mayoría de los parámetros, por ejemplo el VO2max (ver imagen a continuación), los valores SEM son los mismos para cada grupo. ¿Esto es normal?
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaGracias a ti por mencionarlo. Lo probé y, de hecho, también tiene un impacto en los valores p.
Saludos
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaDescubrí que el anidamiento afectará su estimación. En lugar de anidar, simplemente etiquete a sus sujetos de forma única como 1-8 en lugar de 1-4 dentro de cada tipo de atleta. Adjunté una tabla de datos con los niveles de datos correctos y un script de tabla modelo para este análisis.
Pido disculpas por el retraso en esta respuesta.
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaNo. Eliminar el efecto fijo de interacción. ¡El resto es correcto!
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaEntonces hago el análisis de esta manera:
Gracias a usted y a sus serviciales colegas,
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaHablé con mis colegas que son más sabios, más inteligentes y mucho más guapos que yo. Sugieren que no se debe estimar el término de interacción como sugerí. Confundirá al sujeto con el residual como descubrí.
Así que regrese al principio y su modelo mixto original parece ser el camino a seguir después de todo. Específicamente, comience un modelo mixto que incluya los dos efectos fijos principales y el efecto de sujeto aleatorio. Indique la anidación del tema dentro de los otros dos factores. Esa especificación debería ser suficiente.
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaOk, creo que ya casi he llegado.
Primero,
Si quiero resolver esta tabla:
Debería hacer mi análisis como un ANOVA de 2 vías sin medidas repetidas. Porque los factores repetidos (prueba física: corto vs largo vs campo) no se comparan entre sí.
Pero si quiero solucionarlo de esta manera:
Debería hacer mi análisis como una medida repetida ANOVA de 2 vías (por lo tanto, un modelo mixto). ¿Porque los factores repetidos (prueba física: corto vs largo vs campo) se comparan de esta manera entre sí?
En segundo lugar, ¿no debería incluir al sujeto como un efecto aleatorio?
En tercer lugar, el hecho sujeto está anidado dentro examen fisico y nivel Entonces, ¿mi cuadro de diálogo Ajustar modelo debería verse así?
Atentamente,
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaPido disculpas por cualquier confusión que pueda haberte causado.
Su estructura de diseño admite el ANOVA bidireccional para los efectos fijos.Sujeto es un efecto aleatorio, pero no estoy seguro de que se pueda estimar por separado del efecto aleatorio residual. Ingresé su ejemplo anterior y repetí su análisis de modelo mixto. Tenga en cuenta que sujeto es anidado dentro atleta y examen fisico . Este anidamiento debe indicarse para este término en el cuadro de diálogo Ajustar modelo antes de ejecutar su modelo.
(No puedo incluir una imagen en este momento porque el cuadro de diálogo para insertar una imagen cambió por completo. No sé cómo usarlo.)
Mi estimación para el sujeto la varianza se pone a cero.
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaEstoy un poco confundido ahora. Quizás debería aclarar mejor todo el estudio.
Probamos a muchos jugadores. Algunos de estos jugadores eran profesionales y otros aficionados. Pero los probamos en grupo. Por ejemplo, la semana 1 el lunes cada aficionado hizo 1 prueba, la misma semana el martes cada profesional hizo 1 prueba. En la semana 2 el lunes cada amateur hizo otra prueba, la misma semana el martes cada profesional hizo otra prueba. Finalmente, en la semana 3 cada aficionado realizó una tercera prueba el lunes y cada profesional realizó su tercera prueba el martes.
Ahora queremos probar si el VO2max difiere entre el nivel (profesional vs. aficionado) teniendo en cuenta los diferentes tipos de prueba física (corta vs. larga vs. campo).
Teniendo en cuenta sus respuestas anteriores, creo que mi análisis + datos debería verse así. También agregué la futura tabla 2x3 que quiero resolver (lo probé una vez).
¿Todavía tengo que usar solo un ANOVA de 2 vías?
Atentamente,
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaEntiendo tu argumento. El sujeto es una estructura de bloqueo y su efecto es aleatorio. Creo que, después de todo, tiene sentido incluirlo como un efecto aleatorio.
Todavía no veo este estudio como un ejemplo de "medidas repetidas", pero mi definición puede ser demasiado estricta. Es sólo un ANOVA bidireccional con bloqueo.
Considere incluir el término de interacción ya que creo que es estimable y, de ser así, podría ser informativo.
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaHola, Mark,
Gracias por su respuesta.
La razón por la que pensé en utilizar un modelo mixto en lugar de un ANOVA de 2 vías es el hecho de que los valores de VO2máx se basan en medidas repetidas. Por ejemplo, el sujeto 1 realizó tres pruebas: una corta (64,6 VO2max), la semana siguiente una larga (54,7 VO2max), y nuevamente una semana después una prueba de campo (52,86 VO2max). Lo mismo ocurre con las demás materias.
¿Justifica esto el uso del modelo mixto?
Si justifica el modelo mixto. ¿Debo dejar el efecto aleatorio ¿Caja vacía como sugieres? O complete el factor asunto en el efecto aleatorio ¿caja?
Gracias de antemano.
Atentamente,
tomás
Re: Análisis de datos de medidas repetidas en JMP® Software - ejemplo de tesis de maestríaNo creo que este estudio requiera un análisis de medidas repetidas. Parece ser simplemente un ANOVA de dos vías:
V(O2max) = Intercepción + Nivel + Prueba Física + Nivel * Prueba Física. El tema es su residual, por lo que no necesita ingresar un término explícito para estimarlo. Los niveles de los factores están cruzados, no anidados en este caso.
En este caso, debería poder utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar.
