Je veux faire un simple RM-ANOVA à 1 voie. Un groupe, trois moments. Y a-t-il une différence entre les moments. Intéressé uniquement par l'effet du temps, puis par les comparaisons par paires (Tukey). Il s'agit d'un design croisé avec trois expositions différentes.
Est-il suffisant de faire cela dans la plateforme Fit Y by X ? La variable de réponse qui nous intéresse sur Y, et "Time" (session dans mon cas)) sur X ? Je préfère cette méthode qui facilite la réalisation de tests post-hoc directement sur la même plateforme.
Ici, je peux également adapter PAR groupe. Bien qu'il y ait deux groupes dans le projet, je souhaite principalement les analyser séparément (un modèle pour un groupe, un pour l'autre, je ne suis pas intéressé par l'interaction ici, alors qu'il pourrait s'agir d'une analyse secondaire).
C'est à dire
Cependant, cela peut également être fait dans le cadre de l' approche Fit Model . Dans l'approche MANOVA , je mettrais simplement les trois points temporels sur Y et rien dans l'effet de modèle (potentiellement le groupe BY). Cela semble avoir une puissance plus élevée. Est-ce suffisant ?
Dans l' approche univariée du modèle Fit, je mettrais la variable de réponse comme Y et « Temps » ainsi que le sujet [Effet aléatoire] dans l'effet du modèle ? Cela semble avoir une puissance encore légèrement supérieure (P plus petit pour les mêmes données).
(Et potentiellement par groupe)
Quelle est la différence pratique/statistique entre ces approches ? Qu'est-ce qui est le plus adéquat, pour cette conception assez simple ?
Peut-être que dans Fit Y by X, elle n'est pas traitée comme une mesure répétée mais comme trois groupes distincts.
Ou peut-être est-ce la façon de procéder, en ne faisant pas de l'identification un facteur aléatoire et en conservant la personnalité des moindres carrés ?
Ce qui donne les tests d'effet pour le Temps, et donne la possibilité de Tukeys et de contrastes similaires.
Je suppose que c'est ce que je veux faire, comme Paris dans la vidéo de l'analyse des mesures répétées à un facteur.
