Hola,
Estamos enfrentando algunos problemas con el análisis de pares emparejados en este momento.
Nuestra situación:
4 grupos con 16 pacientes cada uno, el primer paciente del grupo 1 se compara con el primer paciente del grupo 2,3 y 4 y, en consecuencia, los pacientes 2 a 16 se combinan.
Para cada paciente tenemos 58 regiones metabólicas que deben compararse dentro de los primeros pacientes de todos los grupos, los segundos pacientes de todos los grupos, etc.
Nuestra pregunta:
¿Nos preguntábamos cómo realizar un análisis de pares emparejados para 2 o más grupos para datos paramétricos y no paramétricos?
Ya utilizamos la plataforma de pares emparejados, pero solo podemos analizar dos grupos y solo datos paramétricos. También conocemos la prueba de rango con signo de Wilcoxon (Comparación de dos grupos con datos no paramétricos), pero no sabemos cómo realizarla exactamente: ¿es correcto asumir siempre la media hipotética como 0? ¿Qué desviación estándar deberíamos elegir?
¡Muchas gracias por su ayuda!
Para el caso paramétrico, tiene un modelo mixto que generaliza la prueba t pareada (pares emparejados). Digamos que tiene una columna (carácter / nominal) para "grupo" (toma los valores 1, 2, 3 o 4) y una columna (carácter / nominal) para "paciente" (toma los valores 1, 2, 3, ..., 16 para cada grupo), y luego 58 columnas para sus respuestas (continuas). En la plataforma Fit Model, debe tener grupo y paciente como efectos de modelo, con los pacientes como aleatorios (a través de las opciones de atributos). Y asegúrese de dejar marcada la opción Unbounded VC. Esto te dará lo que estás pidiendo. Y puede verificar que para dos grupos, este método da exactamente el mismo resultado que la plataforma Matched Pairs.
