Prueba de esfericidad no se muestra en los resultados del modeloTengo dos preguntas sobre la ejecución de una prueba de esfericidad para un ANOVA de medidas repetidas si las personas están dispuestas a escucharme.
Aquí hay una descripción de mi experimento y datos: mi experimento consistió en probar diferentes medios de filtro para eliminar el fósforo del agua. Tengo un total de 12 casillas (mis "temas") que representan 4 medios de filtro por triplicado. En mi tabla de datos JMP, cada fila representa un cuadro, y para mis columnas, tengo una columna "ID" (básicamente 1-12 para mis cuadros de filtro), una columna que es el medio de filtro llamado "Tratamiento" (etiquetado como "BF" , "NF", "NS" y "WS" y se repiten 3 veces para cada réplica), y las columnas subsiguientes son concentraciones de fósforo para cada punto de tiempo (total de 11 puntos de tiempo, espaciados de manera desigual). También he incluido mi archivo de datos con esta publicación.
Entonces, mis preguntas:
1.) Realicé una prueba de modelo mixto como ANOVA de medidas repetidas en mis datos, pero un artículo de JMP dice que tengo que probar la esfericidad para ver si necesito ajustar mi valor de F en caso de que viole la prueba de esfericidad. Para probar la esfericidad, tengo que realizar la prueba multivariable. Sin embargo, me faltan datos para ciertos puntos de tiempo y JMP desecha todo el sujeto si falta algún dato con el enfoque multivariado, por lo que opté por el enfoque de modelo mixto (solo tengo 12 sujetos). ¿Cómo puedo realizar una prueba de esfericidad entonces, que parece requerir el enfoque multivariado?
2.) También estoy intentando realizar un ANOVA de medidas repetidas utilizando el enfoque multivariado en un subconjunto de mis datos solo al menos en ese subconjunto de esfericidad. Intenté ejecutar un modelo MANOVA con mis datos, pero la prueba de esfericidad no se mostró en mis resultados. Si reduzco la cantidad de puntos de tiempo que tengo (tengo 11 puntos de tiempo), que son mis valores de "y", la prueba de esfericidad aparece, pero, según la cantidad de puntos de tiempo que incluya, el criterio de Mauchly Es significativo o no significativo. No estoy muy familiarizado con las estadísticas en general, así que me preguntaba si alguien sabe qué está pasando.
¿Alguien tiene alguna idea de por qué la prueba de esfericidad se está comportando como lo describí? ¿Existen otras opciones para probar la esfericidad que no requieren un enfoque multivariado?
Muchas gracias por cualquier entrada! No soy muy fuerte en estadísticas, por lo que cualquier ayuda sería apreciada!
Stephanie
Re: prueba de esfericidad no se muestra en los resultados del modeloEstoy teniendo un problema similar con la prueba de esfericidad que no se muestra en JMP. Tengo la sensación de que es porque mis datos no dicen mucho, o debido a problemas con el tamaño de mis muestras, pero lamentablemente soy demasiado verde para saberlo con seguridad. ¿Puedo marcar la casilla de correlación parcial para ver que la suposición de esfericidad se viola de todas formas (sin la prueba)? He adjuntado mi conjunto de datos. Será agradecido por cualquier y toda ayuda.
Re: prueba de esfericidad no se muestra en los resultados del modeloMuchas gracias por su respuesta detallada! ¡Realmente aprecio que se haya tomado el tiempo para explicar los conceptos y proporcionar ejemplos reales basados en mis datos!
Stephanie
Re: prueba de esfericidad no se muestra en los resultados del modeloStephanie
Vi ceros en tus datos, pero no faltan valores. El error que recibí fue "error insuficiente grados de libertad". Con 2 df por cada grupo de tratamiento que le dé 8 df por cada período de tiempo (repetición). Así que esperaba que solo se permitieran 4 períodos de tiempo para la prueba. Para ser justos o para mostrar lo que se ve en los datos, use 4, 12, 72 y 120 para mostrar el problema de la esfericidad.
En realidad, su conjunto de datos es bastante interesante. No creo que necesites una prueba estadística para notar una diferencia importante en los resultados de los materiales. Los datos muestran un patrón de crecimiento.
Con el amplio conjunto de datos que ha adjuntado, cree la matriz de covarianza con el análisis multivariado y seleccione Covarianza. Verá que la estructura de covarianza (y la correlación) son bastante diferentes para los periodos tempranos en comparación con los periodos posteriores en los que los valores medidos no están cambiando mucho. Una vez más, debe mirar los datos y la covarianza, puede ver que se viola la regla de esfericidad sin una prueba. En mi opinión, un valor de p no tiene valor aquí.
Así que el siguiente paso es elegir una prueba diferente. Debería al menos modelar un componente de serie de tiempo para sus medidas repetidas. (Vea la sugerencia a continuación.)
Measured Values Valores medidos 
Weibull Growth Models Modelos de crecimiento de Weibull 
Predicted vs. Actual Pronosticado Real
Si desea cuantificar la diferencia, le sugiero que modele el crecimiento para cada grupo de tratamiento. Las imágenes de arriba muestran los valores medidos, los resultados de las curvas de ajuste utilizando una curva de crecimiento de Weibull y el rendimiento. Tenga en cuenta que el modelo de crecimiento de Weibull no está en JMP13, pero está disponible en JMP14. Los valores predichos se guardaron en la tabla de datos y se representaron frente a los reales con la línea y = x. Los scripts para ambos se guardan en la versión apilada de su tabla (adjunta). La secuencia de comandos Fit Curves podría no funcionar, dependiendo de su versión de JMP.
Debes investigar la inestabilidad del tratamiento BF. ¿Hay algo en el material, el entorno como la ubicación de la caja o la temperatura que pueda estar afectando la precisión de sus lecturas para las concentraciones de fósforo?
