gematchte Paare vs. Längsschnittanalyse vs. ??MIch habe einen Datensatz von 100 Schülern, die ein spezielles Trainingsprogramm absolviert haben, und messe ihre Kompetenz (0 bis 100). Sie wird zu verschiedenen Zeitpunkten auf verschiedene Arten gemessen (Tests (A, B, C, D, E, F). Für jeden Schüler gibt es eine Erstbewertung, eine Bewertung nach 2 Monaten und eine Abschlussbewertung nach 3 Monaten. Ich möchte feststellen, ob eine signifikante Verbesserung vorliegt, bin mir aber nicht sicher, welche statistischen Tests ich durchführen soll. Ich möchte Monat 3 mit Monat 1 sowie Monat 1, 2 und 3 vergleichen.
Beispiel: Ich könnte gepaarte Gruppen verwenden und Monat 3 mit Monat 1 vergleichen und sehen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den 100 Schülern gibt. Ich könnte auch Monat 3 - Monat 1 berechnen und sehen, ob das signifikant von 0 abweicht. Ich habe auch ein paar kategorische Faktoren, bei denen ich gerne sehen würde, ob sie sich auf die Leistungssteigerung auswirken.
Derzeit bestehen die Daten aus einer Zeile pro Schüler und Spalten für Variablen/Faktoren (Kategorien und Effizienztest für den ersten, 2 Monate später und 3 Monate später, und dies wird für jeden der 6 Tests (A bis F) wiederholt. Gibt es eine einfache Möglichkeit, die Analyse abzuschließen, ohne die passenden Paare einzeln auszuführen? Ich habe von Längsschnittanalysen gehört und denke, dass diese dabei helfen könnten, zu sehen, ob sich die Leistung im Laufe der Zeit von Monat 1 über 2 bis 3 ändert.
JMP PRO 18
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierungmacOSBetreff: passende Paare vs. Längsschnittanalyse vs. ??MHallo @Clarknj : Der gepaarte t-Test ist ein Sonderfall eines gemischten Modells. Er entspricht einem gemischten Modell mit „Student“ als Zufallseffekt und dem Faktor von Interesse als festem Effekt. Das heißt, stapeln Sie Ihre Daten für 1, 2 und 3 Monate in einer Spalte und haben Sie „Monat“ als festen Effekt (zusammen mit Ihren anderen kategorischen Faktoren, falls erforderlich) und „Student“ als Zufallseffekt in der gemischten Modellplattform. So etwas wurde hier diskutiert:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Paired-t-test-on-long-format-table/mp/740466#M92189 (es lohnt sich, den gesamten Thread zu lesen).
Die gemischte Modellplattform ermöglicht Ihnen alle interessanten Vergleiche.
Betreff: passende Paare vs. Längsschnittanalyse vs. ??MDanke für den Link und die Erklärung. Ist das dasselbe wie eine Längsschnittanalyse, bei der der Fokus auf den Effekten über einen bestimmten Zeitraum liegt? Der feste Effekt wäre die Zeit und dann würde man eine Antwort über diesen Zeitraum erhalten und feststellen können, ob Segmente des Zeitraums bedeutender sind als andere?
Betreff: passende Paare vs. Längsschnittanalyse vs. ??MHallo @Clarknj . Sie befinden sich jetzt an der Spitze eines sehr großen Eisbergs!
Kurze Antwort? Ja, Sie können auf diese Weise eine Längsschnittanalyse (wiederholte Messungen) durchführen. Eines der Schlüsselelemente ist Ihre Wahl der Kovarianzstruktur. Lesen Sie das Folgende, um loszulegen.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Knowledge-Base/Analyzing-Repeated-Measures-in-JMP-Software/ta-p/575343
Sie betreten fortgeschrittenes Terrain. Folgendes kann hilfreich sein.
https://support.sas.com/resources/papers/proceedings/proceedings/sugi30/198-30.pdf
https://faculty.washington.edu/heagerty/Courses/VA-longitudinal/private/Littell-StatMed2000.pdf
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