Aiutare a interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Salve a tutti,
Sto conducendo un test di Freidman su un set di dati. I dati testano gli effetti di un trattamento e sono composti da 10 soggetti. Ad ogni soggetto è stata misurata la frequenza cardiaca (FC) sei volte in un periodo di 6 ore. Per condurre il test, ho salvato i ranghi HR (ordinale) e ho impostato come Y nell'adattamento Y di X, i soggetti come "Blocco" e "Ora" come X. Questo è l'output dei test Cochran-Mantel-Haenszel, ma ho difficoltà a interpretarli. C'è un effetto significativo anche se la correlazione dei punteggi è molto maggiore di 0,05?Inoltre, se i risultati mostrano che ci sono cambiamenti significativi indotti dal trattamento, è appropriato condurre un test Steel-Dwass all pairs sui dati nominali come test post hoc?
Grazie per l'aiuto!
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Grazie per le spiegazioni e l'aiuto in questa analisi. È molto utile!Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Ottimo, grazie mille per la tua spiegazione. È molto utileRe: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)I residui non forniscono una migliore stima della normalità. Forniscono una valutazione più pertinente.
La risposta (frequenza cardiaca) è modellata come una combinazione di effetti fissi (trattamento, tempo) ed effetti casuali (soggetti, errori). La regressione dei minimi quadrati ordinari utilizza un predittore lineare per gli effetti fissi (media della risposta) e la distribuzione normale per gli effetti casuali (varianza della risposta). La risposta è modellata come combinazione, quindi i dati non possono essere utilizzati per valutare la normalità della parte casuale. Gli effetti fissi devono prima essere rimossi. I residui sono la risposta osservata (combinazione) meno la risposta media (effetti fissi) per ciascuna osservazione. Il resto (residuo) dovrebbe essere la parte casuale. Salva i residui ed esamina la loro distribuzione prima di decidere che è necessaria un'analisi non parametrica.
Inoltre, molte volte quando i residui non sono normali, una trasformata di Y può renderli normali. Questa tecnica consente di utilizzare l'analisi delle misure ripetute in una classe più ampia di esperimenti.
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)La maggior parte degli statistici che conosco non prendono troppo sul serio il test di Shapiro-Wilk poiché può essere ridicolmente ipersensibile, specialmente per campioni di grandi dimensioni.Molte cose che falliscono Shapiro-Wilk sono abbastanza normali da funzionare bene con metodi parametrici che presuppongono la normalità.Consiglio sempre di guardare la normale trama dei quantili e di usare un buon giudizio.
Inoltre, devi assolutamente verificare la normalità residui .Se hai degli effetti sui tuoi dati, l'intero gruppo di dati probabilmente non sembrerà normale.Il presupposto riguarda gli errori, non i valori dei dati grezzi.Immagina se il tuo modello è composto da 2 gruppi in cui è presente un effetto di gruppo ampio.Ciascun gruppo può essere distribuito normalmente, ma l'intero set di dati apparirà bimodale.
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Non ho guardato i residui. Piuttosto, ho applicato il test di adattamento di Shapiro-Wilks ai dati durante l'analisi della distribuzione. Osservare i residui fornirebbe una migliore stima della normalità?
Grazie per aver confermato che le istruzioni di analisi erano corrette. Quindi, se il mio approccio era corretto, c'è un effetto significativo anche se la correlazione dei punteggi è molto maggiore di 0,05? (come avevo chiesto inizialmente)
Grazie ancora per il tuo aiuto!Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Capisco perché i ranghi funzionano. Non mi sono mai avvicinato all'analisi non parametrica in questo modo. Hai seguito correttamente le istruzioni.
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Non si presume che i dati siano normalmente distribuiti nell'analisi di regressione. Intendi che i residui (errori stimati) non sono normalmente distribuiti?
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Ho deciso di fare un test non parametrico perché l'applicazione del test Shapiro-Wilk ha suggerito che i miei dati non sono normalmente distribuiti.
Ho eseguito le misure ripetute ma temo che, poiché i miei dati potrebbero non soddisfare il presupposto della normalità, vi sia una maggiore possibilità di errori di tipo 1.
La pagina che ho citato dice che il test di Friedman è la versione non parametrica delle misure ripetute e che dovrei "Calcolare i ranghi all'interno di ogni blocco. Definisci questa nuova colonna per avere un tipo di modellazione ordinale. Inserisci i ranghi come Y nella piattaforma Adatta Y per X. Immettere uno degli effetti come variabile di blocco. Ottieni le statistiche di Cochran-Mantel-Haenszel."
Quindi non dovrei calcolare i ranghi in anticipo e usare solo la variabile continua anziché ordinale?
Grazie per l'aiuto!
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Suggerisco di provare l'analisi delle misure ripetute. Assicurati che i tuoi dati siano organizzati come Frequenza cardiaca, Trattamento, Oggetto e Ora. Vedi il Un approccio multivariato esempio nel campione che ho citato.
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)I dati non sono né parametrici né non parametrici. I dati sono continui (misurazione) o categoriali (conteggio nominale o ordinale). L'analisi è parametrica o non parametrica.
Perché hai deciso di utilizzare un'analisi non parametrica?
Se decidi di continuare con l'analisi non parametrica, sappi che JMP calcola i ranghi dai tuoi dati. Non calcolare i ranghi in anticipo e sostituire i ranghi per i dati.
La pagina che hai citato riguarda confronti multipli non parametrici. È quello che ti serve?
Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)Ciao Mark,
Grazie per la tua risposta. I miei dati non sono parametrici, ecco perché stavo cercando di condurre il test di Friedman piuttosto che l'analisi delle misure ripetute.
C'erano istruzioni che dicevano di eseguire un CMH sui gradi per il test di Friedman in jmp.
https://www.jmp.com/support/help/14/nonparametric-multiple-comparisons.shtml
Se questo non è corretto, c'è un modo per continuare a condurre il test?Re: Aiuto per interpretare i risultati del test di Freidman (Cochran-Mantel-Haenszel)La piattaforma di emergenza esegue un'analisi di tabulazione incrociata. L'analisi si basa sui conteggi, non sui ranghi. I test CMH introducono una variabile di stratificazione. Le quattro versioni di CMH dipendono dal tipo di modellazione delle variabili Y e X.
Dovresti invece considerare un'analisi ripetuta delle misure. Si prega di vedere questo nota tecnica per maggiori informazioni.
