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Come specificare correttamente un modello misto

Ciao,

Al momento sto analizzando i dati di potenza beta dell'EEG utilizzando un modello misto in JMP e vorrei assicurarmi di specificare correttamente il modello. Il mio set di dati è strutturato in formato lungo , in cui ogni riga rappresenta una singola osservazione con le seguenti variabili:

Soggetto	Gruppo	Stimolo	Elettrodo	Tempo	Energia
1	A	X	CZ-Italiano	-0,4	1.23
1	A	X	CZ-Italiano	-0,2	1.45
1	A	X	Pz	-0,4	0,56
...	...	...	...	...	...
1	A	Y	CZ-Italiano	-0,4	2.91
...	...	...	...	...	...
2	B	X	CZ-Italiano	-0,4	1.31
...	...	...	...	...	...
11	B	Y	Pz	-0,2	2.34

Vorrei effettuare un'analisi in cui:

Effetti fissi include Group, Stimulus, and Electrode, along with their interactions.

Domande:

Come dovrei specificare correttamente la struttura ripetuta nel modello misto di JMP?

Gradirei qualsiasi consiglio su come strutturare correttamente questa analisi in JMP. Grazie!

Modellazione statistica avanzata

Re: Come specificare correttamente un modello misto

Ciao @RMSJaguar755 ,

Benvenuti nella Community!
Hai già dato un'occhiata alla sezione della Guida JMP relativa alla modellazione di misure ripetute: Esempio di misure ripetute ?

Sembra che il formato dei dati sia molto simile a quello dell'esempio visualizzato nella Guida di JMP, in cui la risposta viene misurata e ripetuta in diversi punti temporali.
Non sono sicuro dell'uso di "Potere" nel tuo contesto, ma potrebbe essere utilizzato come covariata e/o effetto casuale.

Se hai bisogno di ulteriore aiuto/guida, potresti fornire maggiori dettagli (ed eventualmente un set di dati anonimizzato per testare alcuni approcci di modellazione), in modo che altri membri della Community possano partecipare a questa discussione e fornire approfondimenti?

Re: Come specificare correttamente un modello misto

Potresti rispondere con qualcosa del genere:

Grazie per la tua rapida risposta! Ho controllato la sezione della Guida di JMP sulla modellazione di misure ripetute e credo che la mia struttura dati sia simile all'esempio fornito lì.

Per chiarire la mia analisi:

Ho i dati di potenza della banda beta dell'EEG di due gruppi (respondenti, non rispondenti).
A ciascun soggetto venivano presentati 3 tipi di stimoli.
L'EEG è stato registrato da 32 elettrodi.
La potenza beta è stata misurata in 6 punti temporali (-0,4 s, -0,2 s, 0 s, 0,2 s, 0,4 s, 0,6 s).

Il mio obiettivo è di eseguire un'analisi del modello misto trattando Subject come una misura ripetuta , analizzando al contempo gli effetti di Group (Responder/non-Responder), Stimulus (S1, S2, S3) ed Electrode (Cz, Oz, P3, P4) sulla potenza beta nel tempo. Non sono sicuro del modo migliore per specificare la struttura ripetuta nel framework del modello misto in JMP.

Ho allegato un set di dati simulato in formato lungo per riferimento.

Come dovrei strutturare in modo appropriato il modello misto in JMP? Dovrei trattare Time come una misura ripetuta e includere Subject come un effetto casuale ? Gradirei qualsiasi guida su come impostare correttamente gli effetti del modello.

Grazie per l'aiuto!

Re: Come specificare correttamente un modello misto

Per chiarire alcune cose:

1. Un modello misto è una condizione in cui si combinano effetti fissi e casuali.

2. Nel tuo caso, la tua risposta è Potenza, i tuoi effetti fissi sono gli effetti associati a Gruppo, Stimolo ed Elettrodo e la tua variabile casuale è Tempo? Non sono sicuro che Tempo sia un effetto casuale qui in termini di stimabile e assegnabile nel modello. Ciò che mi chiedo è se Tempo sia indipendente dagli effetti fissi. Gli effetti fissi cambiano tra i diversi Tempi? In caso contrario, allora Tempo non è indipendente dagli effetti fissi Gli effetti fissi erano costanti quando due diversi punti dati sono stati raccolti nel tempo. In questo caso, avresti misure ripetute. Le misure ripetute non hanno DF. Possono essere valutate (osservando la variazione all'interno del trattamento), ma non ottieni DF per modellare quegli effetti. Puoi stimare statistiche enumerative per descrivere quei dati (ad esempio, media, varianza, pendenza) e valutare se gli effetti fissi influenzano quelle variabili di risposta. Le misure ripetute non sono una stima appropriata dell'MSE.