ANOVA con più fattori di misure ripetuteSono nuovo in JMP e ho difficoltà a eseguire un'ANOVA a misure ripetute. Il problema è che ho due fattori ed ENTRAMBI sono misure ripetute. Tutti gli esempi trovati online mostrano misure ripetute ANOVA con un fattore tra i soggetti e uno all'interno. Qualcuno può aiutare? Ecco una descrizione.
Un gruppo di soggetti. Questa è un'attività di riconoscimento facciale con tracciamento oculare. La variabile dipendente è la durata del tempo di ricerca.
Misure ripetute fattore 1: Face Half (faccia superiore vs faccia inferiore)
Misure ripetute fattore 2: Fase (Apprendimento, Obiettivo e Distrattore)
In breve, siamo interessati a vedere se i soggetti guardano più a lungo la faccia superiore o inferiore e anche se la loro durata del tempo di osservazione differisce a seconda della fase (quando imparano la faccia, per le facce bersaglio o per le facce del distrattore). Più l'interazione.
Aiuto!
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteGrazie Giuliano. Da allora ho scavato un po 'nella modellazione mista lineare e ho chiarito molto questo problema. Per coloro che leggono questo post e hanno domande simili, consultare la quarta edizione di Discovering Statistics di Andy Field (capitolo sui modelli lineari multilivello) come punto di partenza. Ora mi è chiaro che SPSS e il componente aggiuntivo JMP non trattano il soggetto come un effetto fisso durante l'esecuzione di un'ANOVA. Tuttavia, se sospetti che possa esserci una correlazione tra i tuoi punteggi all'interno di un soggetto, allora il soggetto dovrebbe essere modellato come un effetto casuale utilizzando la modellazione mista lineare. . . o qualche altro test che sarebbe appropriato. Se le tue misure all'interno dei soggetti non sono correlate, allora un ANOVA dovrebbe essere sufficiente. Se qualcuno pensa che mi sbaglio su questo punto, per favore correggimi!Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteCiao a tutti,
Volevo solo chiarire qualcosa sull'aggiunta di misure fattoriali ripetute complete. Quel componente aggiuntivo *non* tratta il soggetto come un effetto fisso. Il modello generato dal componente aggiuntivo tratta il soggetto come un effetto casuale e modella tutte le interazioni con i soggetti come casuali (pendenze casuali per soggetto). Se avvii la finestra di dialogo del modello dopo aver eseguito il modello (o direttamente dal componente aggiuntivo) puoi vedere come questa struttura verrebbe definita nella finestra di dialogo Stima modello standard. I risultati delle analisi impostate con questo componente aggiuntivo differiranno sicuramente dal trattamento dei soggetti come effetto fisso (che, ovviamente, non è raccomandato).
Giuliano
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteTanto per intervenire...
Se il ricercatore ha scelto quattro soggetti e ha voluto che l'interpretazione dell'analisi si applicasse SOLO a quei quattro soggetti, il fattore soggetto dovrebbe essere FISSO.
Se il ricercatore ha scelto quattro soggetti a caso dalla popolazione di tutti i soggetti per generalizzare l'interpretazione dell'analisi a quella popolazione, il fattore soggetto dovrebbe essere RANDOM.
Consiglierei anche Milliken, GA, Johnson, DE(1997); Analisi di dati disordinati, volume 1: esperimenti progettati ; Chapman & Corridoio; pp 322-350.
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteQuesto lo risolve per me. Grazie mille per tutto il tuo tempo e impegno. Ora capisco.
Cordiali saluti,
SherryseRi: ANOVA con più fattori di misure ripetuteIl componente aggiuntivo considera l'effetto del soggetto come fisso, motivo per cui si ottengono gli stessi risultati ottenuti con SPSS.
Credo che il componente aggiuntivo sia stato creato per riprodurre lo stile di analisi SPSS per gli utenti che si aspettano risultati quando gli effetti del soggetto vengono trattati come fissi. La nota della Knowledge Base di JMP tratta gli effetti del soggetto come casuali.
Le misure ripetute sono un disegno di studio comune che può utilizzare MANOVA. Misuri la risposta dello stesso soggetto più volte. È possibile includere uno o più fattori e covariate. L'effetto del soggetto viene nuovamente trattato come casuale.
Scusa ma è difficile starti dietro. Sto avendo molti e profondi problemi con il computer - a livello di BIOS!
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteOk, sono con te sul tuo primo punto. Posso vedere come ci vorrebbe molto tempo prima che questi metodi vengano aggiornati e diventino mainstream.
Per quanto riguarda questo commento, "se si utilizza un MANOVA tradizionale per un'analisi a misure ripetute, il soggetto è un effetto casuale". Posso porre la mia domanda in un modo diverso forse? Se utilizzo il componente aggiuntivo JMP per ANOVA a misure ripetute fattoriali complete per eseguire la mia analisi (come ho fatto all'inizio di questo thread), il soggetto verrebbe trattato come un effetto fisso o casuale?
Se risolto, allora capisco il tuo commento su questo metodo che è "dietro i tempi". Se casuale, qual è la differenza tra ciò che fa il componente aggiuntivo e l'esecuzione dell'analisi utilizzando questo metodo ( http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ) con l'approccio split-plot univariato? I risultati escono un po' diversi. La mia unica conclusione è che il componente aggiuntivo tratta il soggetto come un effetto fisso e il secondo metodo lo considera casuale.
Sono anche un po' sconcertato dall'uso del termine "MANOVA" da parte di JMP poiché ho sempre pensato che MANOVA coinvolgesse due variabili dipendenti ( http://online.sfsu.edu/efc/classes/biol710/m… ), mentre ho solo un DV. Presumo che JMP lo chiami MANOVA ma se entri solo su DV, allora è davvero un ANOVA che stai eseguendo?
Scusa per la lunga serie di domande. Spero che questo thread possa essere utile a qualcuno con le mie stesse domande in futuro. E sto imparando molto nel processo!Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteGli istruttori di statistica in SAS Education raccomandano questo libro:
Stroup, Walter W. (2013) Modalità miste lineari generalizzate: concetti, metodi e applicazioni moderni , CRC Press, Boca Raton, FL, ISBN 978-1-4398-1512-0 (copertina rigida)
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteOK, quindi sembra che tu sia convinto che il soggetto, come parte dell'unità sperimentale, dovrebbe essere un effetto casuale. È implicitamente un effetto casuale nel MANOVA. È esplicitamente un effetto casuale nel modello a effetti misti.
Ci sono situazioni in cui l'effetto blocco dovrebbe essere trattato come un effetto fisso, ma non hanno niente a che fare con il tuo studio.
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteNon so per certo che la maggior parte degli utenti di SPSS tratti l'argomento come un effetto fisso, ma ti credo. La maggioranza non ha sempre ragione e nelle statistiche la maggioranza è spesso semplicemente indietro nell'adozione di nuovi metodi. Ci vogliono circa vent'anni perché i metodi prevalgano e un altro decennio perché siano trattati nei libri di testo e insegnati a scuola.
Hai ragione: se si utilizza un MANOVA tradizionale per un'analisi a misure ripetute, il soggetto è un effetto casuale.
Non è sbagliato trattare il soggetto come un effetto fisso ma a cosa serve questa interpretazione? Il soggetto non ha niente a che fare con i trattamenti. Il soggetto è solo una parte dell'unità sperimentale.
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetutePS Grazie anche per il tuo commento qui sopra. Capisco cosa stai descrivendo in linea di principio, ma sono confuso sull'idea che ho sempre pensato che un'ANOVA a misure ripetute standard trattasse già il soggetto come un effetto casuale. Come ha recentemente affermato un collega amico di statistiche: "Non sono sicuro del motivo per cui SPSS dovrebbe * mai * trattare l'argomento come un effetto fisso. Sono abbastanza sicuro che stia trattando il soggetto come un effetto casuale. Trattare i soggetti come casuali deriva dall'idea del campionamento casuale, in cui assumiamo che la varianza dei punteggi nei soggetti sia un vero riflesso della varianza dell'errore nella popolazione - che ci consente di generalizzare alla popolazione, piuttosto che solo alle N persone nel nostro campione. Trattare i soggetti come fattori fissi o casuali generalmente cambia il modo in cui costruiamo i rapporti F. I test che ottieni da entrambi i programmi dovrebbero utilizzare il termine di errore come denominatore nel rapporto F. Quindi, ad esempio, il rapporto F per metà faccia dovrebbe essere MS(metà faccia)/MS(errore), con 1, 2x3x(N-1) gradi di libertà; Rapporto F per fase dovrebbe MS(fase)/MS(errore) con 2, 2x3x(N-1) gradi di libertà; e il rapporto F per l'interazione dovrebbe essere MS(interazione)/MS(errore) con 2, 2x3x(N-1) gradi di libertà. Qualunque cosa ti dia, lo sta facendo bene!"Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteGrazie mille per la rapida risposta. Hai delle risorse che puoi indicarmi su questo argomento? Ho finito per analizzare i miei dati prima in SPSS con un ANOVA "tradizionale" a misure ripetute (lo chiamerò "SPSS tradizionale" per semplicità). Quindi, ho condotto la stessa analisi in JMP, ma includendo il soggetto come effetto casuale (JMP Mixed Effects) e, ovviamente, ho ottenuto un risultato leggermente diverso. Quindi, ho utilizzato il componente aggiuntivo consigliato sopra per eseguire un'ANOVA (JMP Traditional) a misure ripetute e ho ottenuto un risultato identico alla mia analisi SPSS Traditional. Infine, sono stato in grado di utilizzare SPSS Mixed per eseguire un'ANOVA a misure ripetute con il soggetto come effetto casuale (SPSS Mixed Effects) e ho prodotto un risultato identico a quello che avevo ottenuto con "JMP Mixed Effects". Quindi, in sostanza, i due programmi stanno facendo la stessa cosa, è semplicemente più semplice eseguire l'analisi degli effetti misti in JMP. Ora, ciò su cui sono ancora confuso è PERCHÉ il soggetto dovrebbe essere incluso come effetto casuale quando mi sembra che questo non sia ciò che la maggior parte delle persone sta facendo (o almeno non ciò che sta facendo la maggior parte degli utenti SPSS). Un'ANOVA "tradizionale" a misure ripetute non tratta già il soggetto come un effetto casuale in una certa misura? Puoi indicarmi eventuali risorse che dimostrino la differenza tra ciò che sta facendo il modello tradizionale e ciò che sta facendo l'inclusione del soggetto come effetto casuale? Molte grazie per avermi aiutato a risolvere questo problema. Voglio assicurarmi di capirlo davvero.Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteIl fatto è che il software non era generalmente in grado di stimare adeguatamente gli effetti casuali correttamente, tranne in casi speciali fino a tempi recenti. Quindi la maggior parte delle analisi utilizzava un'ANOVA standard o un'analisi di regressione e (erroneamente) trattava tutti gli effetti come effetti fissi. Molti libri di testo devono ancora mettersi al passo con la pratica più moderna.
La scelta tra fisso o casuale si basa sulla tua inferenza sull'effetto di una fonte di variazione. Siamo generalmente interessati agli effetti fissi di fattori come il trattamento. Vediamo questo effetto come fisso perché la nostra inferenza riguarda livelli specifici e crediamo che ogni livello produca sempre lo stesso effetto. D'altra parte, alcune fonti di variazione rappresentano solo un campione. L'effetto del soggetto è un tale caso. Generalmente non siamo interessati all'effetto di un singolo soggetto perché non generalizza ma si preoccupa invece della popolazione. In questo caso, siamo interessati alla varianza tra i soggetti. L'effetto casuale è questa varianza.
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteSono così felice che tu l'abbia chiesto! Questa domanda ci sta uccidendo! Abbiamo cercato di capire perché il nostro output in SPSS risulta così diverso da quello in JMP. Alla fine, abbiamo pensato che avesse a che fare con JMP che trattava il soggetto come un effetto casuale. Si scopre che, se utilizzo il componente aggiuntivo consigliato sopra, il risultato risulta identico a quello di SPSS. Quindi, puoi dircelo per favore!? Perché il soggetto deve essere incluso come effetto casuale? Ho cercato nei libri di statistica, nelle risorse online, ovunque mi venga in mente per capire perché JMP fa questo, quando altri pacchetti statistici no! Se qualcuno qui può fornire la risposta, renderai la mia giornata!Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteJim ha risolto il tuo problema, ma voglio solo assicurarmi che sia il suo Nota nella Knowledge Base di JMP è anche parte della tua risposta.
Perché non vorresti trattare il soggetto come un effetto casuale? In che modo è significativo un effetto fisso del soggetto?
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteQuesto lo ha risolto. Grazie mille!Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteGrazie! Lo esaminerò!
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteSe non hai guardato questo addin, ti suggerisco di scaricarlo dal file exchangw
Componente aggiuntivo ANOVA a misure ripetute fattoriali complete
Ri: ANOVA con più fattori di misure ripetuteInoltre, avrei dovuto chiarire che la difficoltà sta nell'inserire queste variabili in JMP per eseguire l'analisi. Posso capire come farlo con una misura ripetuta, ma posso trovare un'opzione per specificare che ne ho due. Sono stato in grado di farlo funzionare utilizzando dati in pila, ma solo se specifico il soggetto come effetto casuale, cosa che non voglio fare.
