皆さんこんにちは
私の修士論文の範囲では、混合 ANOVA を分析する必要があります。 さまざまな表面条件における子供と大人の姿勢制御について研究しています。 テスト手順は次のとおりです。すべての参加者は、年齢グループ (16 人の子供と 17 人の大人) に分けられ、難易度の異なる 4 つのバランス ボードに立っていました。 年齢グループと表面状態を固定効果として、参加者をランダム効果として、混合分散分析を行いました。
仮定を確認すると、次の問題が発生しました。
1) 残差は正規分布していませんでした。 データ（ログ）を変換することでこれは解決しましたが、結論の質については確信が持てません。 ANOVA はロバストであり、あまり心配する必要はないという記事を読んだことがありますが、そうですか?
(注: 最初に、適合モデル (パーソナリティ: 混合モデル) を実行してから、残差を保存しました。 その後、残差は分布のために分析されました。)
2) 等分散性をチェックすると、これにも違反しているように見えました。 これをデータ（変換なし）で確認すると、次のグラフが見つかりました。 私は、この仮定が破られていると結論付けました。
これをLog(data)(変換あり)で確認すると、次のグラフが見つかりました。 これについてはよくわかりません... これは問題ないようですが、変換についてはまだ確信が持てません。
したがって、現時点では、これらの仮定をどのように処理するかについてはわかりません。 変換を続けるか、別の補正を使用するか、ANOVA のロバスト性に頼るべきか?
これを手伝ってくれませんか？
前もって感謝します！
PS: JMPや統計モデルの使い方には自信がありませんので、簡単な言葉でお答えいただければ幸いです。
に加えて@スタットマンの助けを借りて、モデルの別の変更を検討するかもしれません。 変換は十分に証明されたソリューションですが、応答の意味を変更します。 別の解決策は、分散もモデル化することです。 残差プロットを安定させる (パターンを排除する) 効果を分散モデルに追加します。
@サム_VHさん、JMP コミュニティへようこそ！ 経験則として、定量分析の仮定を確認することをお勧めします。 これは、モデルをよりよく理解し、モデルがデータをどの程度うまく説明しているか、モデルが不適切でデータをうまく説明していない場合があるかどうかを理解するために行います。 データセットを添付しなかったため、データセットで何が起こっているのか推測する必要があります。 二乗和の分析を実行しているため、基礎となるデータ分布に対する ANOVA の堅牢性がある程度あることは事実です。 応答変数とは正確には何ですか? 測定システムは一貫していますか？ 測定誤差を定量化しましたか? 残念ながら、定量分析の前にデータをクレンジングすることは、ほとんどすべてのデータセットで必要です。 探すべきことがたくさんあります。 治療内変動 (年齢層内の個人) について、異常なデータポイントはありますか? 変換はデータの不規則性を「クリーンアップ」できますが、分析は変換されたデータに対して行われるため、解釈がより困難になります。 できることは、さまざまな変換と生データで分析を実行し、結果がどのように比較されるかを調べることです。 あなたは見つけるのですか似ているすべての分析で有意な効果があるか (p の実際の値を気にしない)? もしそうなら、おそらく変換は問題ではありません。 それらが異なる場合は、その理由を理解しようとする必要があります。
