Hola a todos,
Tenemos una prueba que comparó el beneficio (lectura de datos, datos numéricos) de dos tratamientos diferentes en un par de puntos de tiempo (línea de base, T1, T2, etc.). También hay algunos otros efectos: sitios de prueba, género, etc.
Para el objetivo principal, utilicé el "modelo de ajuste" y puse la lectura de datos como Y, tratamiento, nivel de línea de base, punto de tiempo, género, ID de sujeto (factor aleatorio), algunas interacciones de 2 factores en el modelo y ejecución de éxito. Luego, vea si el tratamiento tiene un efecto sig en general y en cada momento.
Notamos que el tamaño de la respuesta (es decir, el cambio desde la línea de base CFB) fue menor en los datos del sitio de prueba A que el sitio de prueba B. Y la media del nivel de referencia del sitio de prueba A es más alta que la del sitio de prueba B. Entonces, quiero entender a partir de los datos si la muestra con una línea de base más baja respondería más / tendría un CFB más grande.
Repito el modelo Fit y pongo CFB en Y. El resumen del efecto mostró que el efecto del "nivel de línea de base" es sig, así como la interacción de nivel de línea de base * tratamiento.Pero al mirar los detalles del efecto, no hay nada que mostrar debajo de los efectos del nivel de línea de base. Todos los elementos grafican, el estudiante T está en gris. No pude saber si una línea de base más alta conduce a un CFB más pequeño o más grande.
¿Cuál es la mejor manera de explorar esta pregunta y tener resultados / gráficos más detallados que solo ap?
Gracias a todos
Diana
