반복 측정을위한 올바른 형식몇 주 전에 혼합 모델 플랫폼을 사용하는 지앤 카오 (Jian Cao)의 흥미로운 웨비나에 앉아 있었는데, 실제로 MANOVA에서 반복 측정 ANOVA 설계를 설정할 필요가 없다는 것을 알게되었습니다. 이것은 더 많은 유연성을 제공하므로 시도하고 싶었습니다. 시간이 지남에 따라 반복적으로 (색상으로) 측정되는 일련의 산호 (첨부 데이터 파일의 "퍽")가 있으며 치료 (2 온도), 유전자형 (5-6 유전자형)의 고정 효과 테스트에 관심이있었습니다 ), 시간 (달력 날짜) 및 상호 작용 MANOVA 플랫폼에서이 작업을 수행하는 방법을 알고 있지만 두 가지 고정 효과를 혼합 모델 플랫폼에 추가 한 다음 반복 측정으로 "날짜"를 지정하면 두 가지 중 하나가 발생합니다. 고정 효과의 출력 만 제공합니다 (예 : 시간의 영향이 아님). 또는 "날짜"를 고정 요소로 포함하면 소프트웨어에서 "날짜"가 표시되어 충돌이 발생할 수 있습니다. 두 곳. Jian이 분명히 한 것은 그의 예제에서 "Date"를 호출하여 JMP를 속인 것입니다. 반복 측정 값으로 "시간"(날짜 x 시간)이 있고 고정 요인으로 "날짜"(= 날짜 만)가 있다고 생각합니다. 확실히 매번 이와 같은 더미 변수를 다시 코딩 할 필요는 없습니까?! "Date"를 "experiment day"로 코딩 한 다음 "date"를 반복 측정 값으로하고 "experiment day"를 고정 요인 모델에 넣을 수는 있지만 더 간단한 방법이 필요한 것 같습니다. 즉, MANOVA 플랫폼에서 수행 할 수있는 것처럼 혼합 모델 플랫폼에서 시간 효과를 얻을 수있는 위치로 설정하는 방법은 무엇입니까? 또는 혼합 모델에서는 반복 측정과의 상호 작용 효과가 불가능하거나 MANOVA에서만 가능합니까?
다시 : 반복 측정 ANOVA에 대한 올바른 형식안녕 앤더슨
날짜를 고정 효과 및 혼합 모델에서 반복 열로 사용할 수 있습니다. 그러나 귀하의 경우 날짜, 치료, 유전자형 및 상호 작용을 고정 효과로 추가하면 JMP는 고정 효과 사이에 선형 종속성이 있음을 경고합니다 (데이터의 평균 열을 Y로 사용했습니다). 이것은 혼합 모델과 관련이없는 것 같습니다. 아래와 같이 표준 최소 제곱 모델을 실행하면 동일한 경고가 표시됩니다. 세 가지 주요 효과 만 추가하면 혼합 모델이 실행됩니다.
선형 의존성을 정확히 일으키는 원인을 모르겠지만 불균형 한 디자인을 보았습니다. 균형 잡힌 디자인의 반복 측정 예제에서 달력 날짜를 고정 효과와 반복 열로 사용하여 주 효과와 상호 작용으로 모델을 실행하는 데 아무런 문제가 없습니다. (제 예에서는 달력 날짜를 시간으로 표시했습니다.)
당신이 말한 요령은 반복 된 구조로 AR (1)을 선택할 때 반복 된 열이 연속적이어야하므로 원래 시간 열에서 연속 일수 열을 만들었습니다.
다시 : 반복 측정 ANOVA에 대한 올바른 형식당신의 응답을 주셔서 감사합니다. 나는 실제로 그것을 알아 냈고 그것은 당신이 언급 한 불균형 디자인과 관련이 있다고 생각합니다. 기본적으로, 연구 전체에서 유기체가 죽는 연구이므로 평가 날짜마다 표본 크기가 점차 작아집니다. 처음 몇 번의 학습 시간 만 살펴보면 "날짜"를 고정 된 용어와 반복 측정으로 사용할 수 있습니다. 이것이 내가 원하는 것이므로 좋았습니다.
실제로 이러한 종류의 감소하는 표본 크기 문제에 실제로 생존 통계에 사용되는 것과 같은 완전히 다른 통계 접근법이 필요한지 궁금합니다. 어쩌면 연구 동물의 죽음으로 인해 시간이 지남에 따라 샘플 크기가 줄어들 때 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 이러한 종류의 누락 된 데이터 데이터 세트와 함께 MANOVA 플랫폼을 사용하려고하면 전혀 작동하지 않습니다! 그러나 잠재적으로 가장 흥미로운 샘플이 적기 때문에 이후 샘플링 시간을 생략하고 싶지 않습니다. 어쨌든, 이것을 조사해 주셔서 감사합니다. 실제로 내 데이터 세트 (소프트웨어가 아닌)에 문제가 있었을 때 적의를 제기하여 죄송합니다!다시 : 반복 측정 ANOVA에 대한 올바른 형식실례지만 실례합니다.
어떤 질문에 대답하려고합니까? "색상"은 산호의 건강을 나타내는 지표입니까? 색상으로 표시된 열이 보이지 않습니까? 평균이라는 열이 표시됩니다. 이게 뭐야? 무엇의 평균? 평균이있는 경우 관련 표준 편차는 무엇입니까? 당신은 산호의 사진을 찍은 다음 색상을 측정합니까? 측정 정밀도를 정량화 했습니까? 산호 위치는 무엇입니까?
관심있는 요소는 다음과 같습니다.
1. 치료 -온도 (안정적이고 가변적 인 수준으로 식별 된 수준). 실험중인 온도를 기록해 보시겠습니까?
2. 유전자형 (값과 사진이없는 데이터 세트에 3 개의 데이터 포인트가 있지만 이들 중 6 개가 있습니까?). 제외한 값을 왜 제외 했습니까? ,
삼. 시각 (이것은 며칠을 의미합니까?). 나는 이것을 요인으로 이해하지 못합니까? 왜 이것을 고정 효과로 분류하는지 잘 모르겠습니다. 이것은 실제로 조작 된 요소가 아닙니까? 특정 색상에 도달 할 수있는 응답 변수를 만드는 것이 더 좋을까요? 아니면 죽을 시간? 또는 시간이 지남에 따라 반복 측정 값을 사용하여 회귀선을 작성하고이 선의 기울기를 분석하십시오.
모델을 포함하지 않았습니다. 유전자형에 대한 선형 및 비선형 항인 치료의 선형 효과를 원합니다 (최대 4 차?). 치료와 유전자형의 상호 작용? 시간과의 상호 작용? 이것이 나에게 의미가 있는지 확실하지 않습니다 ... 불안정성을 의미합니까?
다시 : 반복 측정 ANOVA에 대한 올바른 형식모두 감사합니다. 이 추가 기능을 이미 다운로드했습니다. 필자는 게시 한 데이터 테이블에 대해서도 설명 했어야했지만 기본적으로 두 가지 온도 프로파일 (안정적 대 변수), 여러 유전자형 및 색상 강도 (여러 그림에 걸쳐 평균화 되었기 때문에 "평균")가있었습니다. 기본적으로, 우리는 색 강도 (R- 강도, 본질적으로 색소 침착과 반비례 관계가 있음)가 나중에 고온에 노출 된 안정 또는 가변 온도 산호에서 더 많이 증가하는지 확인하고 싶었습니다. 모델에서 날짜, 온도 처리 및 유전자형을 확인할 때 순응 온도 처리와 관련이있는 것은 아니지만 흥미로운 효과를 볼 수 있습니다 (유전자형의 효과가 더 큼). 더 쉬운 방법은 시간이 지남에 따라 색의 변화를 계산하고 양방향 ANOVA (온도 처리 x 유전자형)의 색 증가 / 감소를 분석하는 것입니다. 그런 다음, ANOVA가 처음부터 반복 될 필요도 없었습니다!
다시 : 반복 측정 ANOVA에 대한 올바른 형식안녕 ab
반복 측정 측량의 사양에 관해서는 단순화 된 추가가 있습니다. 완전 요인 반복 측정 분석 ANOVA 애드 인
https://www.youtube.com/watch?v=fh8jiFf2z-o
아마도 도움이 될 것입니다.
론
