Análisis bidireccional de covarianza, medidas repetidasYo uso JMP Pro 14.1.0 en una Mac. Quiero realizar análisis de medidas repetidas de covarianza.
En mis datos hay dos variables de agrupación para los sujetos, raza / estado étnico (B v H v W) y género (M v F), por lo tanto, seis celdas de estado y género.
Hay seis variables dependientes, todas derivadas de una escala de calificación completada por los padres, por lo que las variables dependientes pueden estar correlacionadas.
Los sujetos en cada celda varían ligeramente en la edad media, y la edad del sujeto podría afectar las variables dependientes, por lo que quiero covariar según la edad.
¿Cuáles son mis pasos en JMP para hacer esto?
Re: análisis de covarianza de 2 vías, medidas repetidasNo tengo del todo claro el diseño del estudio, pero pruebe este enfoque. Primero, cree una tabla de datos con una columna de datos para el estado racial / étnico, el género, la edad y las seis respuestas. Ingrese cada respuesta en una fila separada. En otras palabras, no resuma previamente los datos por "celda".
Seleccione Analizar> Ajustar modelo. Seleccione las seis columnas de datos de respuesta y haga clic en Y. Seleccione el estado, el sexo y la edad. Haga clic en Macros y seleccione Factorial a grado. Este modelo supone la posibilidad de interacciones (por ejemplo, el efecto de la edad puede diferir entre sexos) pero no efectos no lineales. Es un buen lugar para comenzar. Asegúrese de seleccionar la opción Ajustar por separado en la esquina superior derecha. Haz clic en Ejecutar.
Consulte el libro Ayuda> Libros> Ajustar modelos lineales. Existen varios capítulos relacionados que tratan sobre estos modelos y las opciones y resultados de la plataforma Fit Least Squares.
Re: análisis de covarianza de 2 vías, medidas repetidasgracias. la tabla de datos ya está configurada como usted dice, por lo que será fácil de probar. también examinaré esas referencias que me diste
Re: análisis de covarianza de 2 vías, medidas repetidasSiempre me sorprende cómo Mark ofrece tan buenos consejos con tan poca información ... En cualquier caso, tengo algunas ideas adicionales:
1) ¿Qué son las "escalas de calificación completadas por los padres"? ¿Has evaluado este sistema de medición? ¿Hay consistencia dentro y entre el evaluador? ¿Cuánta variación hay dentro / entre el evaluador? ¿Estás promediando estas calificaciones? ¿Cómo manejas el sesgo del evaluador?
2) No estoy exactamente seguro de lo que quieres decir con medidas repetidas. Si de hecho son repeticiones (múltiples puntos de datos sin que cambien las combinaciones de tratamiento), no agregan grados de libertad. Parece que tendrás 5 DF. Como señala Mark, sería más lógico buscar relaciones lineales (el estado ético / racial no lineal es ilógico), por lo que tendrá que "ceder" un grado de libertad para estimar el efecto lineal de la covariable (sin interacción )
3) Normalmente recomendaría réplicas para agregar DF para investigar covariables (tendrá efectos fijos y aleatorios en el modelo).
4) Analice (modelo de ajuste) la covariable utilizando pruebas secuenciales (Tipo 1) y parciales (Tipo 3) para los efectos fijos. Active los VIF (agregar columna en las estimaciones de parámetros) para buscar la correlación entre las variables predictoras.
