複数の反復測定因子を使用した ANOVA私は JMP を初めて使用し、反復測定 ANOVA を実行するのに苦労しています。 問題は、私には2つの要因があり、両方が繰り返し測定されていることです. すべての例は、オンライン ショーの反復測定 ANOVA で、1 つは被験者間因子で、もう 1 つは被験者内因子です。 誰でも助けることができますか？ ここに説明があります。
被験者の 1 つのグループ。 これは、アイ トラッキングを使用した顔認識タスクです。 従属変数は、視聴時間です。
繰り返し対策要因1：フェイスハーフ（上顔vs下顔）
反復測定因子 2: フェーズ (学習、ターゲット、およびディストラクター)
要するに、被験者が上または下の顔をより長く見るかどうか、およびフェーズ (顔を学習するとき、ターゲットの顔を学習するとき、またはディストラクターの顔を学習するとき) で見る時間が異なるかどうかを確認することに関心があります。 プラス相互作用。
ヘルプ！
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAありがとうジュリアン。 それ以来、私は線形混合モデリングを少し掘り下げて、この問題をかなり明確にしました。 この投稿を読んで同様の質問がある人は、出発点として Andy Field の Discovering Statistics 第 4 版 (マルチレベル線形モデルの章) を参照してください。 ANOVA を実行すると、SPSS と JMP アドインが被験者を固定効果として扱っていないことが明らかになりました。 ただし、被験者内のスコア間に相関関係があると思われる場合は、線形混合モデリングを使用して被験者をランダム効果としてモデル化する必要があります。 . .または適切な他のテスト。 被験者内の測定値が相関していない場合は、ANOVA で十分です。 この点で誰かが私が間違っていると感じたら、訂正してください!Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAこんにちは、みんな、
完全実施要因反復測定アドインについて明確にしたかっただけです。 そのアドインは、サブジェクトを固定効果として*扱いません*。 アドインによって生成されたモデルは、サブジェクトをランダム効果として扱い、サブジェクトとのすべての相互作用をランダム (サブジェクトごとのランダム勾配) としてモデル化します。 モデルの実行後に (またはアドインから直接) モデル ダイアログを起動すると、標準の [モデルの適合] ダイアログでこの構造がどのように定義されるかを確認できます。 このアドインでセットアップされた分析の結果は、被験者を固定効果として扱う場合とは明らかに異なります (もちろん、これは推奨されません)。
ジュリアン
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAちょうどチャイムで...
研究者が 4 つの被験者を選択し、分析の解釈をそれらの 4 つの被験者のみに適用することを希望する場合、被験者の要因は FIXED にする必要があります。
研究者が、分析の解釈をその母集団に一般化するために、すべての被験者の母集団から無作為に 4 つの被験者を選択した場合、被験者係数は RANDOM にする必要があります。
ジョージア州ミリケンもお勧めします。 ジョンソン、デラウェア州(1997);乱雑なデータの分析、第 1 巻: 計画された実験;チャップマン＆ホール; pp 322-350。
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAこれで解決します。 皆様のお時間とご尽力に心より感謝申し上げます。 今、私は分かる。
心から、
シェリーズRe: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAアドインは、サブジェクト効果を固定されたものとして扱います。これが、SPSS で行ったのと同じ結果が得られる理由です。
このアドインは、被験者の効果が固定されている場合に結果を期待するユーザーのために、SPSS スタイルの分析を再現するために作成されたものだと思います。 JMP ナレッジ ベースのメモでは、被験者の効果をランダムとして扱います。
反復測定は、MANOVA を使用できる一般的な研究デザインです。 同じ被験者の反応を複数回測定します。 1 つ以上の因子と共変量を含めることができます。 対象の効果は再びランダムとして扱われます。
申し訳ありませんが、あなたについていくのは難しいです。 BIOSレベルで、複数の深刻なコンピューターの問題を抱えています。
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAわかりました、私はあなたの最初のポイントであなたと一緒です。 これらの方法が更新されて主流になるには、長い時間がかかることがわかります。
このコメントに関して、「反復測定分析に従来のMANOVAを使用した場合、対象は変量効果です。」 おそらく別の方法で質問できますか？ 完全実施要因反復測定 ANOVA 用の JMP アドインを使用して分析を行った場合 (このスレッドの冒頭で行ったように)、被験者は固定効果または変量効果として扱われますか?
修正された場合、この方法が「時代遅れ」であるというあなたのコメントを理解しています。 ランダムの場合、アドインが行うことと、この方法を使用して分析を実行することの違いは何ですか ( http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ) 単変量分割プロット アプローチで? 結果は少し異なります。 私の唯一の結論は、アドインは対象を固定効果として扱い、2 番目の方法はそれをランダムとして扱うということです。
また、JMP での「MANOVA」という用語の使用にも少し戸惑っています。MANOVA は 2 つの従属変数を含むものと常に考えていたからです ( http://online.sfsu.edu/efc/classes/biol710/m… ）、一方、私は DV を 1 つしか持っていません。 JMP ではこれを MANOVA と呼んでいると思いますが、DV のみで入力すると、実際に実行しているのは ANOVA でしょうか?
質問が長くなってしまい申し訳ありません。 このスレッドが、将来私と同じ質問をする人に役立つことを願っています。 そして、私はその過程で多くのことを学んでいます！Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVASAS Education の統計インストラクターは、次の本を推奨しています。
ストループ、ウォルター W. (2013)一般化された線形混合モード: 最新の概念、方法、およびアプリケーション、CRC Press、Boca Raton、FL、ISBN 978-1-4398-1512-0 (ハードカバー)
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAOK、実験ユニットの一部としての被験者はランダム効果であるべきだとあなたは確信しているようですね。 これは、MANOVA における暗黙のランダム効果です。 これは明らかに混合効果モデルのランダム効果です。
ブロック効果が固定効果として扱われるべき状況がありますが、それらはあなたの研究のようなものではありません.
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVA大多数のSPSSユーザーが対象を固定効果として扱っているかどうかはわかりませんが、私はあなたを信じています. 多数派が常に正しいとは限らず、統計上、多数派は新しい方法の採用に関して単純に後れを取っていることがよくあります。 方法論が普及するのに約20年かかり、それが教科書に載って学校で教えられるようになるにはさらに10年かかります.
その通りです。反復測定分析に従来の MANOVA を使用した場合、対象は変量効果です。
対象を固定効果として扱うことは間違っていませんが、この解釈の用途は何ですか? 被験者は治療とは何の関係もありません。 被験者は実験ユニットの一部にすぎません。
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAPS 上記のコメントもありがとうございます。 原則としてあなたが説明していることは理解していますが、標準的な反復測定 ANOVA はすでに被験者を変量効果として扱っているといつも思っていたという考えに混乱しています。 仲間の統計の友人が最近述べたように、「なぜ SPSS が被験者を固定効果として扱うのか、私にはよくわかりません。 私はそれが主題をランダム効果として扱っていると確信しています。 被験者を無作為として扱うことは、ランダム サンプリングの考え方から来ています。ここでは、被験者のスコアの分散が母集団の誤差分散を真に反映していると仮定します。これにより、N 人だけではなく、母集団に一般化することができます。私たちのサンプルでは。 被験者を固定要因とランダム要因として扱うと、通常、F 比の作成方法が変わります。 どちらのプログラムから取得したテストでも、F 比の分母として誤差項を使用する必要があります。 したがって、たとえば、顔の半分の F 比は MS(顔の半分)/MS(エラー) で、自由度は 1、2x3x(N-1) です。位相の F 比は、2、2x3x(N-1) の自由度を持つ MS(位相)/MS(誤差) である必要があります。相互作用の F 比は、自由度が 2、2x3x(N-1) の MS(interaction)/MS(error) である必要があります。 あなたに与えられるものは何でも、それは正しくやっているのです！」Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVA素早い返信ありがとうございます。 このトピックについて私に指摘できるリソースはありますか? 「従来の」反復測定ANOVAを使用して、最初にSPSSでデータを分析することになりました（簡単にするために、これを「SPSS従来」と呼びます）。 次に、JMP で同じ分析を行いましたが、対象を変量効果 (JMP 混合効果) として含めると、もちろん、わずかに異なる結果が得られました。 次に、上記で推奨されているアドインを使用して反復測定 ANOVA (JMP Traditional) を実行したところ、SPSS Traditional 分析と同じ結果が得られました。 最後に、SPSS Mixed を使用して、被験者を変量効果として反復測定 ANOVA を実行し (SPSS Mixed Effects)、「JMP Mixed Effects」で得た結果と同じ結果を得ることができました。 したがって、本質的に、2 つのプログラムは同じことを行っています。JMP で混合効果分析を行う方が簡単です。 さて、私がまだ混乱しているのは、これがほとんどの人が行っていることではないように思われる場合（または少なくとも大多数のSPSSユーザーが行っていることではないように思われる場合）、なぜ主題をランダム効果として含める必要があるのかということです。 「従来の」反復測定ANOVAは、被験者をある程度ランダム効果としてすでに扱っていませんか? 従来のモデルが行っていることと、対象をランダム効果として含めることの違いを示すリソースを教えてください。 これを整理するのを手伝ってくれてありがとう。 本当に理解しているか確認したい。Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVA実際のところ、最近まで、ソフトウェアは特別な場合を除いて一般にランダム効果を適切に推定することができませんでした。 そのため、ほとんどの分析では標準の ANOVA または回帰分析が使用され、(誤って) すべての効果が固定効果として扱われました。 多くの教科書は、より現代的な実践に追いついていません。
固定かランダムかの選択は、変動源の影響に関する推論に基づいています。 一般に、治療などの要因の固定効果に関心があります。 私たちの推論は特定のレベルに関するものであり、各レベルは常に同じ効果を生み出すと考えているため、この効果は固定されていると考えています。 一方、一部の変動源はサンプルのみを表します。 対象の効果はそのような場合です。 個々の主題は一般化するのではなく、母集団に関心があるため、一般に、個々の主題の効果には関心がありません。 この場合、被験者間の分散に関心があります。 変量効果はこの分散です。
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVA質問してよかったです！ この質問は私たちを殺しています！ 私たちは、SPSS での出力結果が JMP での出力結果と大きく異なる理由を理解しようと努めてきました。 最終的に、JMP が被験者を変量効果として扱っていることに関係があるに違いないと考えました。 上記で推奨されているアドインを使用すると、SPSS と同じ結果が得られます。 では、教えていただけますか!? 主題を変量効果として含める必要があるのはなぜですか? 他の統計パッケージではできないのに、なぜ JMP でこのようなことができるのかを突き止めようと、統計の本やオンライン リソースを調べました。 ここにいる誰かが答えを教えてくれるなら、あなたは私の一日を作るでしょう!Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAジムはあなたの問題を解決しましたが、私は彼のことを確認したいだけですノートJMP ナレッジ ベースも回答の一部です。
サブジェクトをランダム効果として扱いたくないのはなぜですか? 被験者の固定効果はどのように意味がありますか?
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAこれで解決しました。 どうもありがとうございます！Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAありがとう！ 調べてみます！
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAこのアドインをまだ見ていない場合は、exchangw ファイルからダウンロードすることをお勧めします。
完全実施要因反復測定 ANOVA アドイン
Re: 複数の反復測定因子を使用した ANOVAまた、分析を行うためにこれらの変数を JMP に入力するのが難しいことを明確にする必要がありました。 1 回の繰り返し測定でそれを行う方法を理解することはできますが、2 回測定することを指定するオプションを見つけることができます。 スタックされたデータを使用して機能させることができましたが、対象をランダム効果として指定した場合に限ります。これはやりたくないことです。
