JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예
안녕,
내가 설정에 있어 올바른 조치를 취했는지 누군가 확인할 수 있는지 궁금합니다.
반복 측정을 위한 혼합 모델 다음 연구를 위해:
우리 연구에는 두 그룹의 축구 선수(아마추어 대 프로 선수)가 있었습니다.
두 그룹의 각 선수는 3가지 신체 테스트(단기 vs. 장기 실험실 테스트 vs. 현장 테스트)를 수행했으며, 각 테스트는 서로 다른 날에 수행되었습니다. 결과 측정은 VO2max(신체적 능력)였습니다.
목적: 주로 각 신체검사에 대해 아마추어와 전문가의 VO2max를 비교하고 싶습니다. (2x3 테이블)
그래서 2-way 반복 측정 ANOVA를 사용해야 한다고 생각했습니다. JMP pro 12-> 혼합모형에서는 측정을 반복했습니다.
하지만 내 목적에 맞게 분석 -> 적합 모델을 사용할 때 고정 효과 및/또는 무작위 효과 상자에 어떤 요소를 넣어야 할지 잘 모르겠습니다.
아래 마지막 두 사진에서 제가 올바른 일을 했는지 누군가 확인해 주실 수 있나요? (첫번째 사진은 제 데이터에서 일부 발췌한 것입니다.)
감사합니다.
도마
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예모든 것이 잘 진행되었습니다. SEM 값이 조금 걱정됩니다.
예를 들어 VO2max(아래 그림 참조)와 같은 대부분의 매개변수에서 SEM 값은 각 그룹에 대해 동일합니다. 이게 정상인가요?
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예언급해 주셔서 감사합니다. 나는 그것을 시도했고 실제로 p-값에도 영향을 미쳤습니다.
인사말
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예중첩이 추정에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 중첩하는 대신 각 종류의 운동선수 내에서 1~4가 아닌 1~8로 주제에 고유한 라벨을 지정하세요. 이 분석을 위해 올바른 데이터 수준과 모델 테이블 스크립트가 포함된 데이터 테이블을 첨부했습니다.
답변이 늦어져서 죄송합니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예아니요. 상호작용 고정 효과를 제거하세요. 나머지는 맞습니다!
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예그래서 저는 이렇게 분석합니다.
도움을 준 동료들과 감사합니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예나보다 현명하고, 똑똑하고, 외모도 훨씬 뛰어난 동료들과 의논했다. 그들은 내가 제안한 것처럼 상호작용 항을 추정해서는 안 된다고 제안합니다. 내가 발견한 대로 그것은 주제를 잔차와 혼동시킬 것입니다.
따라서 처음으로 돌아가면 원래 혼합 모델이 결국에는 갈 길처럼 보입니다. 특히 두 가지 주요 고정 효과와 무작위 주제 효과를 포함하는 혼합 모델을 시작하십시오. 다른 두 가지 요소 내에 주제가 중첩되어 있음을 나타냅니다. 그 사양이면 됩니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예네, 거의 다 온 것 같아요.
첫 번째,
이 테이블을 풀고 싶다면:
반복 측정 없이 2-Way ANOVA로 분석을 수행해야 합니다. 반복되는 요소(물리적 테스트: 단기 vs 장기 vs 필드)를 서로 비교하지 않기 때문입니다.
하지만 이 방법으로 해결하고 싶다면 다음과 같이 하세요.
2-Way ANOVA 반복 측정(따라서 혼합 모델)으로 분석을 수행해야 합니다. 반복되는 요소(물리적 테스트: 숏 vs 롱 vs 필드)를 이렇게 서로 비교하기 때문이죠.
둘째, 주제를 무작위 효과로 포함하면 안 되나요?
셋째, 사실 주제 내에 중첩되어 있습니다. 신체검사 그리고 수준 내 Fit Model 대화 상자는 다음과 같아야합니까?
감사합니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예제가 귀하에게 끼친 혼란에 대해 사과드립니다.
귀하의 디자인 구조는 고정 효과에 대한 양방향 분산 분석을 지원합니다.주제 는 무작위 효과이지만 잔차 무작위 효과와 별도로 추정할 수 있는지 잘 모르겠습니다. 위의 예를 입력하고 혼합 모델 분석을 반복했습니다. 참고하세요 주제 ~이다 중첩된 이내에 운동 선수 그리고 신체검사 . 모델을 실행하기 전에 모델 적합 대화 상자에 이 용어에 대한 중첩이 표시되어야 합니다.
(사진을 삽입하는 다이얼로그가 완전히 바뀌어서 지금은 이미지를 넣을 수 없습니다. 어떻게 활용해야 할지 모르겠습니다.)
내 추정치는 주제 분산이 0이 됩니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예지금은 조금 혼란스러워요. 아마도 전체 연구를 더 명확하게 해야 할 것 같습니다.
우리는 많은 플레이어를 테스트했습니다. 이들 선수 중 일부는 프로였고 일부는 아마추어였습니다. 하지만 우리는 그룹별로 테스트했습니다. 예를 들어 첫 번째 주에는 월요일에 각 아마추어가 1개의 테스트를 수행했고, 같은 주의 화요일에는 각 전문가가 1개의 테스트를 수행했습니다. 두 번째 주 월요일에 각 아마추어는 또 다른 테스트를 수행했고, 같은 주 화요일에 각 프로는 또 다른 테스트를 수행했습니다. 마지막으로 3주차에는 각 아마추어가 월요일에 세 번째 테스트를, 각 프로는 화요일에 세 번째 테스트를 수행했습니다.
이제 우리는 다양한 유형의 물리적 테스트(단기 vs. 장기 vs. 현장)를 고려하여 레벨(프로 vs. 아마추어) 간에 VO2max가 다른지 테스트하려고 합니다.
이전 답변을 고려하면 내 분석 + 데이터가 다음과 같아야 한다고 생각합니다. 또한 제가 해결하고 싶은 미래의 2x3 테이블을 추가했습니다(한 번 시도했습니다).
그래도 2-Way ANOVA만 사용해야 합니까?
감사합니다.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예너의 의도를 알 겠어. 대상은 차단 구조이며 그 효과는 무작위입니다. 결국 랜덤효과로 포함시키는 것이 타당하다고 생각합니다.
나는 아직도 이 연구가 '반복 측정'의 예라고 생각하지 않지만 내 정의가 너무 엄격할 수 있습니다. 차단 기능이 있는 양방향 ANOVA입니다.
추정 가능하고, 그렇다면 유익할 수 있다고 생각하므로 상호 작용 용어를 포함하는 것을 고려하십시오.
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예2-way ANOVA 대신 혼합 모델을 사용하려고 생각한 이유는 VO2max 값이 반복 측정을 기반으로 한다는 사실 때문입니다. 예를 들어 피험자 1은 짧은 테스트(64,6 VO2max)에 세 번의 테스트를 수행하고, 긴 테스트(54.7 VO2max) 다음 주에 다시 한 번 현장 테스트(52.86 VO2max)를 수행했습니다. 다른 과목도 마찬가지다.
이것이 혼합 모델의 사용을 정당화합니까?
혼합 모델을 정당화하는 경우. 떠나야 하나? 무작위 효과 당신이 제안한 것처럼 상자가 비어 있습니까? 또는 해당 항목에 주제 요소를 입력하세요. 무작위 효과 상자?
미리 감사드립니다.
감사합니다.
도마
Re: JMP® 소프트웨어에서 반복 측정 데이터 분석 - 석사 논문의 예본 연구에서는 반복 측정 분석이 필요하지 않다고 생각합니다. 이는 단순히 양방향 ANOVA인 것으로 보입니다.
V(O2max) = 인터셉트 + 레벨 + 물리적 테스트 + 레벨 * 물리적 테스트. 주제는 잔차이므로 이를 추정하기 위해 명시적인 항을 입력할 필요가 없습니다. 이 경우 요인 수준은 중첩되지 않고 교차됩니다.
이 경우 표준 최소 제곱 특성을 사용할 수 있어야 합니다.
