간단한 단방향 RM-ANOVA를 수행하고 싶습니다. 하나의 그룹, 세 개의 시점. 시점에 차이가 있나요? 시간 효과에만 관심이 있고 그 다음에는 쌍별 비교(Tukey)가 적용됩니다. 세 가지 다른 노출을 가진 크로스오버 디자인입니다.
Fit Y by X 플랫폼 에서 이 작업을 수행하는 것이 적절합니까? Y에 대한 관심 있는 응답 변수와 X에 대한 "시간"(제 경우에는 세션)이 있습니까? 나는 동일한 플랫폼에서 직접 사후 테스트를 쉽게 수행할 수 있는 이 방법을 선호합니다.
여기서는 그룹별로 맞출 수도 있습니다. 프로젝트에는 두 개의 그룹이 있지만 저는 주로 이들을 개별적으로 분석하고 싶습니다(한 그룹에 대한 모델, 다른 그룹에 대한 모델, 여기서의 상호 작용에는 관심이 없지만 2차 분석일 수 있음).
즉
그러나 Fit Model 접근 방식 으로도 수행할 수 있습니다. MANOVA 접근 방식에서는 세 개의 시점을 Y에 두고 모델 효과(잠재적으로 BY 그룹)에는 아무것도 넣지 않습니다. 이게 더 위력이 있는 것 같더라구요. 이 정도면 충분합니까?
Fit 모델 일변량 접근 방식 에서는 응답 변수를 Y 및 "시간"으로 설정하고 모델 효과의 대상[무작위 효과]도 입력하겠습니다. 이것은 약간 더 높은 전력(동일 데이터에 대해 더 작은 P)을 갖는 것 같습니다.
(그리고 잠재적으로 그룹별로)
이러한 접근 방식의 실제적/통계적 차이점은 무엇입니까? 이 매우 단순한 디자인에 가장 적합한 것은 무엇입니까?
아마도 Fit Y by X에서는 반복 측정이 아니라 세 개의 개별 그룹으로 처리됩니다.
아니면 ID를 임의의 요소로 두지 않고 최소 자승 특성을 유지하는 방법일까요?
이는 시간에 대한 효과 테스트를 제공하고 Tukeys 및 유사한 대비에 대한 가능성을 제공합니다.
One Factor 반복 측정 분석 비디오의 Paris처럼 제가 하고 싶은 일이 아닐까 싶습니다.
