¿Cómo construyo un modelo ANOVA de medidas repetidas?Hola, tengo problemas con los análisis estadísticos. Mi conjunto de datos incluye datos de anticuerpos en múltiples puntos temporales y estoy estudiando cómo las diferencias genéticas afectan su respuesta a la vacuna. Construí un modelo mixto de ANOVA de medidas repetidas con covarianza no estructurada e incluía tiempo, edad, género, vacuna de preparación, 8 polimorfismos y el cruce de estos 8 polimorfismos con tiempo, edad, género y vacuna de preparación. Me encontré con un problema al hacer comparaciones múltiples post hoc donde "No se puede mostrar el diagrama de dispersión de media a media de todas las comparaciones por pares porque no se pueden calcular los intervalos de confianza". Alguien ha sugerido que se agoten los grados de libertad. Me preguntaba si alguien sabe cómo resolverlo o si necesito cambiar mi modelo. ¡Gracias!
Análisis y modelado de datos básicosInvestigación de mercado y consumoExploración y visualización de datosRe: ¿Cómo construyo un modelo ANOVA de medidas repetidas?¡Bienvenido!Debería ser fácil para usted verificar si no le queda df por error ("agotó" su df).Simplemente cuente los df totales de su modelo, y si ese df total = N-1 (N = tamaño total de la muestra), entonces, de hecho, no le quedan df para el error. Si ese es el caso, su modelo tendrá que reducirse de alguna manera; ¿De qué manera? Esa es una pregunta que requeriría una discusión más complicada.Dicho esto, es posible que haya especificado demasiado su modelo (p. ej., demasiadas interacciones). Pero, como sugiero, se necesitará una discusión más complicada para desmenuzar esto.
Re: ¿Cómo construyo un modelo ANOVA de medidas repetidas?Se pueden utilizar métodos de corrección de comparación múltiple, como el método de Bonferroni, el método de Holm o el método de Benjamini-Hochberg, para solucionar este problema. Estos métodos reducen la probabilidad de falsos positivos al aplicar una corrección de nivel de significación a cada prueba. Si ya ha utilizado uno de estos métodos y aún encuentra un problema, es posible que el problema esté relacionado con el agotamiento de los grados de libertad. En ese caso, es posible que deba modificar su modelo y usar un modelo más simple con menos variables.
