모두들 안녕
제 석사 논문 범위에서 저는 혼합 ANOVA를 분석해야 합니다. 나는 다양한 표면 조건에서 어린이와 성인의 자세 제어를 연구합니다. 테스트 절차는 다음과 같습니다. 모든 참가자는 연령 그룹(어린이 16명과 성인 17명)으로 나뉘어 난이도가 다른 4개의 균형판 위에 서 있었습니다. 나는 연령 그룹과 표면 상태를 고정 효과로, 참가자를 무작위 효과로 하는 혼합 ANOVA를 선택했습니다.
가정을 확인할 때 다음과 같은 문제가 나타났습니다.
1) 잔차가 정상적으로 분포되지 않았습니다. 데이터(로그)를 변환하면 이 문제가 해결되었지만 결론의 품질이 확실하지 않습니다. ANOVA가 강력하고 이것에 대해 너무 걱정하지 않는 것에 대해 읽었습니다. 맞습니까?
(참고: 먼저 적합 모델(성격: 혼합 모델)을 실행한 다음 잔차를 저장했습니다. 그 후, 분포를 위해 잔차를 분석했습니다.)
2) homoscedasticity 확인 시 이 역시 위반되는 것으로 나타났다. 데이터(변형 없음)에 대해 이것을 확인하면 다음 그래프가 발견됩니다. 나는 이 가정이 위반되었다고 결론지었다.
Log(data)(변환 포함)에 대해 이것을 확인하면 다음 그래프가 발견되었습니다. 나는 이것에 대해 잘 모르겠습니다 ... 이 정도면 괜찮은 것 같긴 한데 아직 변신은 잘 모르겠습니다.
따라서 지금 당장은 이러한 가정을 처리하는 방법에 대해 잘 모르겠습니다. 변환을 고수해야 합니까, 다른 보정을 사용해야 합니까, 아니면 ANOVA의 견고성에 의존해야 합니까?
이것 좀 도와주실래요?
미리 감사드립니다!
추신: 저는 JMP와 통계 모델을 사용하는 데 자신이 별로 없기 때문에 다소 간단한 언어로 답변해 주시면 좋을 것 같습니다.
이외에 @statman 의 도움을 받아 모델에 대한 대체 변경을 고려할 수 있습니다. 변환은 잘 입증된 솔루션이지만 응답의 의미를 변경합니다. 또 다른 해결책은 분산을 모델링하는 것입니다. 잔차 플롯을 안정화할 수 있는 분산 모델에 효과를 추가합니다(패턴 제거).
@샘_VH , JMP 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다! 일반적으로 양적 분석의 가정을 확인하는 것이 좋습니다. 모델을 더 잘 이해하고 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지, 모델이 부적절하여 데이터를 잘 설명하지 못하는 경우가 있는지 확인하기 위해 이 작업을 수행합니다. 데이터세트를 첨부하지 않았기 때문에 데이터세트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 추측할 수 밖에 없습니다. 제곱합에 대한 분석을 수행할 때 기본 데이터 분포에 대한 ANOVA의 견고성이 어느 정도 있다는 것은 사실입니다. 응답 변수는 정확히 무엇입니까? 측정 시스템이 일관성이 있습니까? 측정 오차를 정량화했습니까? 불행하게도 정량 분석 전에 데이터를 정리하는 것은 거의 모든 데이터 세트에 필요합니다. 찾아봐야 할 것들이 많이 있습니다. 치료 내 변동성(연령대 내의 개인)에 대해 비정상적인 데이터 포인트가 있습니까? 변환은 데이터 불규칙성을 "정리"할 수 있지만 변환된 데이터에 대한 분석이므로 해석이 더욱 어려워집니다. 당신이 할 수 있는 것은 다른 변환과 원시 데이터에 대한 분석을 수행하고 결과가 어떻게 비교되는지 찾는 것입니다. 당신은 찾을 수 있습니까 비슷한 모든 분석에서 중요한 효과(p의 실제 값에 대해 걱정하지 않음)? 그렇다면 아마도 변형은 중요하지 않을 것입니다. 만약 다르다면 그 이유를 이해하려고 노력해야 합니다.
