여러 반복 측정 요인이 있는 ANOVA저는 JMP를 처음 사용하며 반복 측정 ANOVA를 실행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 문제는 두 가지 요소가 있고 둘 다 반복 측정이라는 것입니다. 모든 예제는 주제 요인 사이에 하나와 내부에 하나가 있는 온라인 쇼 반복 측정 ANOVA를 찾습니다. 누구든지 도울 수 있습니까? 다음은 설명입니다.
주제의 한 그룹. 아이트래킹을 이용한 얼굴 인식 작업입니다. 종속 변수는 보는 시간입니다.
반복 측정 요소 1: 얼굴 절반(위쪽 얼굴 대 아래쪽 얼굴)
반복 측정 요소 2: 단계(학습, 대상 및 주의 유도자)
요컨대, 우리는 피실험자가 위 또는 아래 얼굴을 더 오래 보는지, 또한 보는 시간이 단계(얼굴을 학습할 때, 대상 얼굴 또는 산만 얼굴)에 따라 다른지 확인하는 데 관심이 있습니다. 게다가 상호 작용.
돕다!
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA고마워 줄리안. 나는 그 이후로 선형 혼합 모델링을 약간 파고들었고 이 문제를 많이 명확히 했습니다. 비슷한 질문이 있는 이 게시물을 읽는 사람들은 Andy Field의 Discovering Statistics 4th ed(Chapter on Multilevel Linear Models)를 시작점으로 참조하십시오. 분산 분석을 실행할 때 SPSS 및 JMP 추가 기능이 주제를 고정 효과로 취급하지 않는다는 것이 이제 분명해졌습니다. 그러나 주제 내의 점수 사이에 상관관계가 있을 수 있다고 의심되는 경우 선형 혼합 모델링을 사용하여 주제를 무작위 효과로 모델링해야 합니다. . . 또는 적절한 다른 테스트. 피험자 내 측정값이 상관되지 않는 경우 ANOVA로 충분해야 합니다. 이 점에서 내가 틀렸다고 생각하는 사람이 있으면 바로잡아 주십시오!Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA안녕 모두,
전체 계승 반복 측정 추가 기능에 대해 명확히 하고 싶었습니다. 그 추가 기능은 주제를 고정된 효과로 취급하지 *않습니다*. 추가 기능에 의해 생성된 모델은 대상을 무작위 효과로 취급하고 대상과의 모든 상호 작용을 무작위로 모델링합니다(대상별 임의 기울기). 모델을 실행한 후(또는 추가 기능에서 직접) 모델 대화 상자를 시작하면 표준 모델 적합 대화 상자에서 이 구조가 어떻게 정의되는지 확인할 수 있습니다. 이 추가 기능으로 설정한 분석 결과는 피험자를 고정 효과로 취급하는 것과 확실히 다릅니다(물론 권장하지 않음).
줄리안
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA끼어들기 위해...
조사자가 4개의 주제를 선택하고 분석 해석이 해당 4개의 주제에만 적용되도록 하려면 주제 요인을 고정해야 합니다.
조사자가 해당 모집단에 대한 분석 해석을 일반화하기 위해 모든 피험자의 모집단에서 무작위로 4명의 피험자를 선택한 경우 피험자 요인은 RANDOM이어야 합니다.
나는 또한 Milliken, GA를 추천하고 싶습니다. Johnson, DE(1997); 지저분한 데이터 분석, 볼륨 1: 설계된 실험 ; 채프먼 & 홀; 322-350쪽.
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA이것은 나를 위해 그것을 해결합니다. 여러분의 모든 시간과 노력에 진심으로 감사드립니다. 지금은 이해.
감사합니다,
셰리즈Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA추가 기능은 주제 효과를 고정된 것으로 취급하므로 SPSS에서와 동일한 결과를 얻습니다.
주제 효과가 고정된 것으로 취급될 때 결과를 기대하는 사용자를 위해 SPSS 스타일의 분석을 재현하기 위해 추가 기능이 만들어졌다고 생각합니다. JMP 기술 자료의 참고 사항은 대상 효과를 무작위로 취급합니다.
반복 측도는 MANOVA를 사용할 수 있는 일반적인 연구 설계입니다. 동일한 주제의 응답을 여러 번 측정합니다. 하나 이상의 요인과 공변량을 포함할 수 있습니다. 대상 효과는 다시 무작위로 처리됩니다.
죄송하지만 따라가기가 어렵습니다. 나는 다중적이고 깊은 컴퓨터 문제를 겪고 있습니다 - BIOS 수준에서!
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA좋아, 나는 당신의 첫 번째 요점에 당신과 함께 있습니다. 이러한 방법이 업데이트되고 주류가 되려면 얼마나 오랜 시간이 걸릴지 알 수 있습니다.
이 의견에 대해 "반복 측정 분석에 기존 MANOVA를 사용했다면 주제는 무작위 효과입니다." 제 질문을 다른 방식으로 물어봐도 될까요? 분석을 수행하기 위해 전체 요인 반복 측정 ANOVA에 JMP 추가 기능을 사용하는 경우(이 스레드의 시작 부분에서 수행한 것처럼) 대상이 고정 또는 무작위 효과로 취급됩니까?
수정된 경우 이 방법이 "시대에 뒤처졌다"는 귀하의 의견을 이해합니다. 무작위인 경우 추가 기능이 수행하는 작업과 이 방법을 사용하여 분석을 실행하는 것의 차이점은 무엇입니까( http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ) 일변량 분할 플롯 접근 방식으로? 결과는 조금 다르게 나옵니다. 내 유일한 결론은 추가 기능이 대상을 고정 효과로 취급하고 두 번째 방법은 이를 무작위로 취급한다는 것입니다.
나는 또한 MANOVA가 두 개의 종속 변수( http://online.sfsu.edu/efc/classes/biol710/m… ), DV가 하나만 있는 반면. JMP에서는 이를 MANOVA라고 부르지만 DV에만 입력하면 실제로 실행 중인 ANOVA입니까?
질문이 길어서 죄송합니다. 앞으로 나와 같은 질문을 하는 사람에게 이 스레드가 도움이 되기를 바랍니다. 그리고 그 과정에서 많이 배우고 있어요!Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVASAS Education의 통계 강사는 이 책을 추천합니다.
스트룹, 월터 W. (2013) 일반화 선형 혼합 모드: 최신 개념, 방법 및 응용 , CRC Press, Boca Raton, FL, ISBN 978-1-4398-1512-0(양장본)
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA좋습니다. 실험 단위의 일부인 대상이 무작위 효과여야 한다고 확신하는 것 같습니다. MANOVA에서 암묵적으로 무작위 효과입니다. 혼합 효과 모델에서 명시적으로 무작위 효과입니다.
차단 효과를 고정 효과로 취급해야 하지만 귀하의 연구와 전혀 다른 상황이 있습니다.
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA대부분의 SPSS 사용자가 대상을 고정 효과로 취급하는지 확실하지 않지만 나는 당신을 믿습니다. 대다수가 항상 옳은 것은 아니며 통계에서 대다수는 종종 새로운 방법을 채택하는 측면에서 단순히 뒤쳐져 있습니다. 방법이 널리 퍼지려면 약 20년이 걸리고 교과서에서 다루어지고 학교에서 가르치려면 또 10년이 걸립니다.
맞습니다. 반복 측정 분석에 기존 MANOVA를 사용한 경우 주제는 무작위 효과입니다.
대상을 고정된 효과로 취급하는 것이 잘못된 것은 아니지만 이런 해석이 무슨 소용이 있겠습니까? 주제는 치료와 관련이 없습니다. 대상은 실험 단위의 일부일 뿐입니다.
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA추신 위에 댓글도 감사합니다. 나는 당신이 원칙적으로 설명하는 것을 이해하지만 표준 반복 측정 ANOVA가 대상을 이미 무작위 효과로 처리했다고 항상 생각했다는 개념에 혼란스러워합니다. 동료 통계 친구는 최근에 이렇게 말했습니다. 나는 그것이 주제를 무작위 효과로 취급하고 있다고 확신합니다. 대상을 무작위로 취급하는 것은 무작위 샘플링의 아이디어에서 비롯됩니다. 여기서 대상의 점수 분산은 모집단의 오류 분산을 실제로 반영한다고 가정합니다. 이를 통해 N명만이 아닌 모집단으로 일반화할 수 있습니다. 우리 샘플에서. 주제를 고정 요인과 무작위 요인으로 취급하면 일반적으로 F-비율을 구성하는 방식이 변경됩니다. 두 프로그램 중 하나에서 얻은 테스트는 오류 용어를 F-비의 분모로 사용해야 합니다. 따라서 예를 들어 페이스 하프에 대한 F-비율은 자유도가 1, 2x3x(N-1)인 MS(페이스 하프)/MS(오류)여야 합니다. 위상에 대한 F-비는 2, 2x3x(N-1) 자유도를 갖는 MS(위상)/MS(오차)여야 합니다. 상호작용에 대한 F-ratio는 자유도가 2, 2x3x(N-1)인 MS(interaction)/MS(error)이어야 합니다. 당신에게 주는 것은 무엇이든 제대로 하는 것입니다!"Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 이 주제에 대해 알려줄 수 있는 리소스가 있습니까? 결국 SPSS에서 "전통적인" 반복 측정 ANOVA(단순화를 위해 이것을 "SPSS 전통"이라고 함)로 데이터를 분석했습니다. 그런 다음 JMP에서 동일한 분석을 수행했지만 무작위 효과(JMP Mixed Effects)로 대상을 포함시켰고 물론 약간 다른 결과를 얻었습니다. 그런 다음 위에서 권장한 추가 기능을 사용하여 반복 측정 ANOVA(JMP Traditional)를 수행했고 SPSS Traditional 분석과 동일한 결과를 얻었습니다. 마지막으로 SPSS Mixed를 사용하여 임의 효과(SPSS Mixed Effects)로 주제를 사용하여 반복 측정 ANOVA를 수행할 수 있었고 "JMP Mixed Effects"로 얻은 것과 동일한 결과를 생성했습니다. 따라서 본질적으로 두 프로그램은 동일한 작업을 수행하며 JMP에서 혼합 효과 분석을 수행하는 것이 더 쉽습니다. 이제 제가 여전히 혼란스러워하는 것은 이것이 대부분의 사람들이 하고 있는 것이 아닌 것(또는 적어도 대다수의 SPSS 사용자가 하고 있는 것)이 아닌 것 같을 때 주제가 무작위 효과로 포함되어야 하는 이유입니다. "전통적인" 반복 측정 ANOVA가 이미 주제를 어느 정도 무작위 효과로 취급하지 않습니까? 기존 모델이 수행하는 작업과 주제를 무작위 효과로 포함하는 작업 사이의 차이점을 보여주는 리소스를 알려줄 수 있습니까? 이 문제를 해결하는 데 도움을 주셔서 감사합니다. 정말 이해하고 있는지 확인하고 싶습니다.Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA사실 소프트웨어는 일반적으로 최근까지 특별한 경우를 제외하고는 무작위 효과를 제대로 추정할 수 없었습니다. 따라서 대부분의 분석은 표준 ANOVA 또는 회귀 분석을 사용했으며 (잘못) 모든 효과를 고정 효과로 처리했습니다. 많은 교과서가 아직 더 현대적인 관행을 따라잡지 못하고 있습니다.
고정 또는 무작위 사이의 선택은 변동 원인의 영향에 대한 추론을 기반으로 합니다. 우리는 일반적으로 치료와 같은 요인의 고정 효과에 관심이 있습니다. 우리는 추론이 특정 수준에 관한 것이고 각 수준이 항상 동일한 효과를 생성한다고 믿기 때문에 이 효과가 고정된 것으로 봅니다. 반면에 일부 변형 소스는 샘플만 나타냅니다. 주체의 효과가 그런 경우다. 일반화하지 않고 대신 인구에 관심을 갖기 때문에 우리는 일반적으로 개별 주제의 효과에 관심이 없습니다. 이 경우 주제 간 분산에 관심이 있습니다. 무작위 효과는 이 분산입니다.
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA물어봐주셔서 정말 기뻐요! 이 질문은 우리를 죽이고 있습니다! 우리는 SPSS의 결과가 JMP와 다른 이유를 알아내려고 노력했습니다. 결국 우리는 JMP가 대상을 무작위 효과로 취급하는 것과 관련이 있다고 생각했습니다. 알고 보니 위에서 추천한 애드인을 사용하면 SPSS와 같은 결과가 나옵니다. 그럼 알려주세요!? 대상이 무작위 효과로 포함되어야 하는 이유는 무엇입니까? 다른 통계 패키지는 그렇지 않은데도 왜 JMP가 이 작업을 수행하는지 알아내기 위해 통계 책, 온라인 리소스 등 생각할 수 있는 모든 곳을 찾아보았습니다. 여기에 있는 누군가가 답을 제공할 수 있다면, 당신은 나의 하루를 만들 것입니다!Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVAJim이 귀하의 문제를 해결했지만 저는 단지 그의 메모 JMP 기술 자료에 있는 질문도 답변의 일부입니다.
주제를 무작위 효과로 취급하고 싶지 않은 이유는 무엇입니까? 주제의 고정 효과는 어떤 의미가 있습니까?
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA이것은 그것을 해결했습니다. 매우 감사합니다!Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA감사해요! 조사하겠습니다!
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA이 추가 기능을 아직 보지 않았다면 exchangew 파일에서 다운로드하는 것이 좋습니다.
완전 요인 반복 측정 ANOVA 추가 기능
Re: 여러 반복 측정 요인을 사용한 ANOVA또한 분석을 수행하기 위해 이러한 변수를 JMP에 입력하는 데 어려움이 있음을 분명히 했어야 했습니다. 하나의 반복된 측정값으로 수행하는 방법을 알아낼 수 있지만 두 가지가 있음을 지정하는 옵션을 찾을 수 있습니다. 누적 데이터를 사용하여 작동하게 할 수 있었지만, 내가 원하지 않는 무작위 효과로 주제를 지정하는 경우에만 가능했습니다.
