coppie abbinate vs. analisi longitudinale vs. ??MHo un set di dati di 100 studenti che hanno intrapreso un programma di formazione specializzato e misuro la loro competenza (da 0 a 100). Viene misurata in diversi momenti e in diversi modi Test (A, B, C, D, E, F). Per ogni studente, c'è la valutazione iniziale, la valutazione 2 mesi dopo e la valutazione finale 3 mesi dopo. Voglio determinare se c'è un miglioramento significativo, ma sono confuso su quali test statistici condurre. Voglio confrontare il mese 3 con 1 e anche il mese 1, 2 e 3.
Ad esempio, potrei usare coppie abbinate e controllare il mese 3 rispetto al mese 1 e vedere se c'è una differenza significativa tra i 100 studenti. Potrei anche calcolare mese 3 - mese 1 e vedere se è significativamente diverso da 0? Ho anche alcuni fattori categoriali che vorrei vedere se hanno un impatto sui guadagni di competenza.
Attualmente, i dati sono una riga per studente e colonne per variabili/fattori (categorie e test di efficienza per iniziale, 2 mesi dopo e 3 mesi e questo viene ripetuto per ciascuno dei 6 test (da A a F). Esiste un modo semplice per completare l'analisi senza eseguire le coppie abbinate individualmente? Ho sentito parlare di analisi longitudinale e penso che potrebbe aiutare a vedere se le prestazioni cambiano nel tempo dal mese 1 al mese 2 al mese 3.
JMPPRO18
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseEsplorazione e visualizzazione dei datisistema operativo macOSRe: coppie abbinate vs. analisi longitudinale vs. ??MCiao @Clarknj : il t-test accoppiato è un caso speciale di un modello misto. È equivalente a un modello misto con studente come effetto casuale e il fattore di interesse come effetto fisso. Ad esempio, impila i tuoi dati di 1, 2 e 3 mesi in una colonna e metti mese come effetto fisso (insieme agli altri fattori categoriali, se necessario) e studente come effetto casuale nella piattaforma del modello misto. Questo genere di cose è stato discusso qui:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Paired-t-test-on-long-format-table/mp/740466#M92189 (vale la pena leggere l'intero thread).
La piattaforma di modelli misti ti consentirà di effettuare tutti i confronti di tuo interesse.
Re: coppie abbinate vs. analisi longitudinale vs. ??MGrazie per il link e la spiegazione. È la stessa cosa dell'analisi longitudinale in cui l'attenzione è rivolta agli effetti nel tempo? L'effetto fisso sarebbe il tempo e poi otterrebbe una risposta su quel periodo di tempo e sarebbe in grado di determinare se i segmenti del periodo di tempo sono più significativi di altri?
Re: coppie abbinate vs. analisi longitudinale vs. ??MCiao @Clarknj . Ora sei sulla punta di un iceberg molto grande!
Risposta breve? Sì, puoi eseguire l'analisi longitudinale (misure ripetute) in questo modo. Uno degli elementi chiave sarà la tua scelta della struttura di covarianza. Guarda quanto segue per iniziare.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Knowledge-Base/Analyzing-Repeated-Measures-in-JMP-Software/ta-p/575343
Stai entrando in territorio avanzato; quanto segue potrebbe aiutarti.
https://support.sas.com/resources/papers/proceedings/proceedings/sugi30/198-30.pdf
https://faculty.washington.edu/heagerty/Courses/VA-longitudinal/private/Littell-StatMed2000.pdf
se rimani bloccato, torna indietro; ma tieni presente che le potenziali complessità e sfumature del tuo problema potrebbero comportare più di quanto una comunità online (come la nostra) possa offrire...
