Ciao a tutti,
Abbiamo un test che ha confrontato il beneficio (lettura dei dati, dati numerici) di due diversi trattamenti su un paio di punti temporali (baseline, T1, T2, ecc.). Ci sono anche altri effetti: siti di test, sesso, ecc.
Per l'obiettivo primario, ho utilizzato il "modello Fit" e ho inserito la lettura dei dati come Y, trattamento, livello di base, punto temporale, sesso, ID soggetto (fattore casuale), alcune interazioni a 2 fattori nel modello e hit run. Quindi vedere se il trattamento è un effetto sig nel complesso e in ogni momento.
Notiamo che la dimensione della risposta (ovvero la variazione rispetto al CFB di base) era inferiore nei dati dal sito di test A rispetto al sito di test B. E la media del livello di base del sito di test A è superiore a quella del sito di test B. Quindi voglio capire dai dati se il campione con una linea di base inferiore avrebbe una risposta maggiore / avrebbe un CFB più grande?
Ripeto il modello Fit e metto CFB in Y. Il riepilogo degli effetti ha mostrato che l'effetto del "livello di base" è segno e l'interazione del trattamento a livello di base *.Ma quando si esaminano i dettagli degli effetti, non c'è nulla da mostrare sotto gli effetti a livello di base. Tutti gli elementi vengono tracciati, studente T sono in grigio. Non sono riuscito a capire se un valore di base più elevato porta a un CFB più piccolo o più grande.
Come esplorare al meglio questa domanda e avere risultati / grafici più dettagliati rispetto a un semplice p?
Grazie a tutti
Diana
