Pruebas T de variables cruzadasTengo un conjunto de datos con una variable categórica (tratamiento).
Las columnas de datos tienen comparaciones que tienen lugar en diferentes momentos (1, 2, 4 y 6).
Para cada variable de comparación hay columnas para "Dispositivo aplicado" y "Sin dispositivo".
Por lo tanto, una persona podría ser un (tratamiento) activo o placebo con un dispositivo aplicado o no aplicado para cada variable de comparación.
Por ejemplo ... "Comparación 01" podría tener cuatro combinaciones diferentes ...
Tratamiento: sin dispositivo
Tratamiento - Dispositivo
Placebo: sin dispositivo
Placebo - Dispositivo
Cada uno de estos tendría su propio medio.Lo que estoy tratando de averiguar cómo hacer en JMP es hacer pruebas T de comparación cruzada que compararían "Placebo - Sin dispositivo" con "Tratamiento - dispositivo".Puedo comparar activo con activo o placebo con placebo, pero no veo ninguna forma de comparar entre los grupos.
¿Simplemente tomo los resultados de "Distribución" con Tratamiento como un divisor "Por" y luego hago una "Media de prueba" conectando la comparación que quiero en la prueba de Hipótesis?Eso parece un poco torpe.
AnalíticaRe: pruebas T de variables cruzadasEste caso es un escenario clásico de "ANOVA bidireccional" Configure su tabla de datos con Condición (Tratamiento o Placebo), Dispositivo (Sí o No) y el Y (respuesta). Seleccione Analizar> Ajustar modelo . Seleccione Condición y dispositivo, haga clic en Macros y seleccione Factorial completo. Seleccione Y y haga clic en A. Haga clic en Ejecutar.
Todo lo que necesita está ahí.
Re: pruebas T de variables cruzadasGracias, hice ese informe pero no hay una tabla que pueda ver que muestre las pruebas T comparando los grupos cruzados.Hay una tabla de medias de mínimos cuadrados para la gráfica de apalancamiento de tratamiento * dispositivo, pero no parece haber ninguna prueba t de las medias entre sí. El menú desplegable rojo Student's T da una tabla genérica de informes de letras, pero no muestra los valores reales de la prueba t.
Ah, y solo para asegurarme de que tengo la tabla de datos configurada correctamente ... la tabla tiene (esencialmente) dos entradas para cada tema.Por ejemplo, el asunto "HMA" existe como fila # 1 y fila # 61 (hay 60 casos).Por lo tanto, hay un efecto apilado en el que cada sujeto tiene 2 entradas para dar cuenta de su respuesta Placebo / Activa y la respuesta Dispositivo / No dispositivo.Entonces, los 60 casos en la tabla de datos crean 120 filas (2 para cada encuestado).¿Así es como el ANOVA necesita tener estructurados sus datos?
Re: pruebas T de variables cruzadasEn primer lugar, no recomiendo utilizar la prueba t de Student en este análisis post hoc. Experimentarás tasas de error de tipo I infladas. En su lugar, utilice el método de Tukey. Además, ¿está preguntando por las relaciones t? ¿Por qué es eso necesario?
Esto suena a dos estudios paralelos separados. Obtiene una respuesta de Tratamiento (Placebo, Activo) y otra respuesta de Dispositivo (Sí, No). ¿Es correcta esa interpretación? Supuse que cada sujeto fue observado una vez con una combinación de Tratamiento y Dispositivo.
Re: pruebas T de variables cruzadasEl juicio se organizó de esta manera ...
Se inscribieron 60 sujetos.
Estos 60 sujetos fueron asignados a tratamientos activos o placebo (40 finales activos, 20 placebo)
Los 60 sujetos, además del tratamiento, utilizaron un dispositivo en una sección del cuerpo (lado derecho) sin ningún dispositivo en el lado izquierdo.
Las evaluaciones fueron realizadas para varias características tanto por el sujeto como por un observador experto.
De modo que los 60 sujetos tienen un conjunto de evaluaciones del "lado del dispositivo" y un conjunto de evaluaciones "sin dispositivo" mientras que 40 sujetos están en el brazo activo y 20 en el brazo placebo.
Puedo obtener comparaciones de medias de la prueba t para las diferentes evaluaciones de la primera visita a la última visita. También puedo obtener los resultados de la prueba t para comparar las medias del grupo placebo con las medias activas para cada visita. También puedo obtener las pruebas t para comparar los medios de evaluación del lado del dispositivo con el del lado sin dispositivo.Lo que estoy tratando de convencer son las pruebas t que comparan las medias del "Placebo - Sin dispositivo" con el "Dispositivo activo".
Como ejemplo, para "Evaluation01" tengo los siguientes medios ...
Placebo: Sin dispositivo: Visita 01: 2.95
Placebo: Lado del dispositivo: Visita 01: 2.95
Activo: Sin dispositivo: Visita 01: 2.65
Activo: Lado del dispositivo: Visita 01: 2.65
Al hacer una prueba t comparando Placebo: Sin dispositivo versus Placebo: Lado del dispositivo (2.95 a 2.95) se obtiene un valor de 1 (obviamente) porque los dos son iguales.
Al hacer una prueba t comparando Placebo: Sin dispositivo versus Activo: Ningún dispositivo (2.95 a 2.65) arroja un valor de 0.19 para la primera visita.
Haciendo una prueba t comparando Placebo: Sin dispositivo: Visita 01 versus Placebo: Sin dispositivo: Visita final (prueba antes / después de 2.95 a 2.65) arroja un valor de 0.03 (una diferencia significativa).
Comparando Placebo: Sin dispositivo (2.95) directamente con Activo: Lado del dispositivo (2.65) es donde tengo problemas para conseguir que la prueba t de significancia directa signifique.Obviamente, el resultado será similar al Placebo: Sin dispositivo vs. Activo: Sin prueba de dispositivo (ya que los números son los mismos). Sin embargo, no todas las evaluaciones son iguales, por lo que necesito hacer las pruebas en todas estas comparaciones cruzadas para confirmar la presencia (o ausencia) de diferencias significativas.
Espero que eso ayude a explicar un poco mejor la configuración.
Re: pruebas T de variables cruzadasUsaste Asunto para 'bloquear', lo cual es inteligente. Sin embargo, tendrá un efecto aleatorio. Debe calcular la diferencia de tratamiento para un análisis de 'pares coincidentes'. De lo contrario, la variación del sujeto ocultará el efecto del tratamiento.
Como alternativa, utilice Ajustar mínimos cuadrados con Tratamiento, Estado del dispositivo y Asunto como efectos. Puede incluir un término de interacción. Entonces puede utilizar las diversas pruebas en esta plataforma.
