Quiero hacer RM-ANOVA unidireccional simple. Un grupo, tres momentos. ¿Existe alguna diferencia entre los puntos de tiempo? Sólo me interesa el efecto del tiempo y luego las comparaciones por pares (Tukey). Es un diseño cruzado con tres exposiciones diferentes.
¿Es adecuado hacer esto en la plataforma Fit Y by X ? ¿La variable de respuesta de interés en Y y "Tiempo" (sesión en mi caso)) en X? Prefiero que de esta manera sea más fácil realizar pruebas post-hoc directamente en la misma plataforma.
Aquí también puedo encajar POR grupo. Si bien hay dos grupos en el proyecto, principalmente quiero analizarlos por separado (un modelo para un grupo, uno para el otro, no estoy interesado en la interacción aquí, aunque podría ser un análisis secundario).
Es decir
Sin embargo, también se puede hacer con el enfoque Fit Model . En el enfoque MANOVA , simplemente pondría los tres puntos temporales en Y y nada en el efecto del modelo (potencialmente POR grupo). Esto parece tener mayor poder. ¿Es esto adecuado?
En el enfoque univariado del modelo de ajuste, ¿pondría la variable de respuesta como Y y "Tiempo", así como el sujeto [efecto aleatorio] en el efecto del modelo? Esto parece tener una potencia incluso ligeramente mayor (P más pequeña para los mismos datos).
(Y potencialmente por grupo)
¿Cuál es la diferencia práctica/estadística para estos enfoques? ¿Cuál es el más adecuado para este diseño tan simple?
Quizás, en el Fit Y by X no se trata como una medida repetida sino como tres grupos separados.
¿O tal vez esta es la forma de hacerlo, sin poner la identificación como un factor aleatorio y manteniendo la personalidad de mínimos cuadrados?
Lo que da las pruebas de efecto para el Tiempo y da la posibilidad para Tukeys y contrastes similares.
Supongo que esto es lo que quiero hacer, como Paris en el vídeo del análisis de medidas repetidas de un factor.
