간단한 1-Way RM-ANOVA를 하고 싶습니다. 한 그룹, 세 개의 시간점. 시간점 사이에 차이가 있습니까? 시간의 효과와 쌍별 비교(Tukey)에만 관심이 있습니다. 세 가지 다른 노출이 있는 교차 설계입니다.
Fit Y by X 플랫폼 에서 이것을 하는 것이 적절할까요? Y에 대한 관심 있는 응답 변수와 X에 대한 "시간"(제 경우에는 세션)? 저는 같은 플랫폼에서 바로 사후 검정을 쉽게 할 수 있어서 이런 방식을 선호합니다.
여기서는 BY 그룹에도 맞출 수 있습니다. 프로젝트에 두 그룹이 있지만 저는 주로 이들을 별도로 분석하고 싶습니다(한 그룹에 대한 한 모델, 다른 그룹에 대한 한 모델, 여기서의 상호작용에는 관심이 없지만 2차 분석일 수 있음).
즉
하지만 Fit Model 접근 방식 에서도 가능합니다. MANOVA 접근 방식에서는 Y에 세 개의 시간 지점만 두고 모델 효과(잠재적으로 BY 그룹)에는 아무것도 두지 않습니다. 이렇게 하면 더 높은 검정력이 있는 것 같습니다. 이게 적절할까요?
Fit 모델 단변량 접근법 에서 응답 변수를 Y로, "시간"과 모델 효과에 주제[임의 효과]를 넣을까요? 이것은 약간 더 높은 파워(동일한 데이터에 대해 더 작은 P)를 갖는 것 같습니다.
(그리고 잠재적으로 그룹별로)
이러한 접근 방식의 실제적/통계적 차이점은 무엇입니까? 이 매우 단순한 디자인에 가장 적합한 것은 무엇입니까?
제가 하고 싶은 건 파리가 한 가지 요인을 반복 측정 분석하는 영상에서 보듯이,
아니면, ID를 무작위 요소로 두지 않고 최소 제곱법 성격을 유지하는 게 맞는 걸까요?
이는 시간에 대한 효과 테스트를 제공하고 튜키 및 유사한 대조에 대한 가능성을 제공합니다.
아마도 Fit Y by X에서는 반복 측정으로 처리되지 않고 세 개의 별도 그룹으로 처리될 것입니다.
