反復測定分散分析 - グループ内単純な 1 元配置 RM-ANOVA を実行したいです。1 つのグループ、3 つの時点。時点間に違いはありますか。時間の影響と、その後のペアワイズ比較 (Tukey) のみに関心があります。これは、3 つの異なる露出によるクロスオーバー デザインです。
Fit Y by X プラットフォームでこれを行うのが適切でしょうか? Y に関心のある応答変数、X に「時間」(私の場合はセッション) でしょうか? 同じプラットフォームで直接事後テストを簡単に実行できるこの方法を好みます。
ここで、BY グループを当てはめることもできます。プロジェクトには 2 つのグループがありますが、主にこれらを個別に分析したいと考えています (1 つのグループに 1 つのモデル、もう 1 つのグループに 1 つのモデル。ここでは相互作用には興味がありませんが、二次的な分析になる可能性があります)。
つまり
ただし、これはフィットモデルアプローチでも実行できます。MANOVA アプローチでは、3 つの時点を Y に置き、モデル効果 (BY グループの可能性あり) には何も置きません。この方が検出力が高いようです。これで十分でしょうか?
フィットモデルの単変量アプローチでは、応答変数を Y として、「時間」と subject[ランダム効果] をモデル効果に入れますか? これにより、検出力がわずかに高くなるようです (同じデータに対して P が小さくなります)。
（グループ別も可能）
これらのアプローチの実際的/統計的な違いは何ですか? この非常に単純な設計にはどれが最も適していますか?
基本的なデータ分析とモデリングRe: 反復測定 ANOVA - グループ内おそらく、Fit Y by X では、反復測定としてではなく、3 つの個別のグループとして扱われます。
Re: 反復測定 ANOVA - グループ内それとも、ID をランダム要素として設定せず、最小二乗法の性格を維持するのが、この方法なのでしょうか?
これにより、時間の効果テストが提供され、Tukey や同様のコントラストの可能性が提供されます。
Re: 反復測定 ANOVA - グループ内1 因子反復測定分析のビデオのパリスのように、これを実行したいのだと思います。
