혼합 모델을 올바르게 지정하는 방법안녕하세요,
저는 현재 JMP에서 혼합 모델을 사용하여 EEG 베타 파워 데이터를 분석하고 있으며 모델을 올바르게 지정하고 싶습니다. 제 데이터 세트는 긴 형식 으로 구성되어 있으며, 각 행은 다음 변수가 있는 단일 관찰을 나타냅니다.
| 주제 | 그룹 | 자극제 | 전극 | 시간 | 힘 |
| 1 | A | X | 체코 | -0.4 | 1.23 |
| 1 | A | X | 체코 | -0.2 | 1.45 |
| 1 | A | X | 피지 | -0.4 | 0.56 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 1 | A | Y | 체코 | -0.4 | 2.91 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2 | B | X | 체코 | -0.4 | 1.31 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 11 | B | Y | 피지 | -0.2 | 2.34 |
다음과 같은 분석을 수행하고 싶습니다.
- 고정효과 include
Group, Stimulus, and Electrode, along with their interactions.
질문:
JMP 혼합 모델에서 반복 구조를 올바르게 지정하려면 어떻게 해야 합니까?
JMP에서 이 분석을 올바르게 구성하는 방법에 대한 지침이 있으면 감사하겠습니다. 감사합니다!
고급 통계 모델링Re: 혼합 모델을 올바르게 지정하는 방법안녕하세요 @RMS재규어755 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
반복 측정 모델링과 관련된 JMP 도움말 섹션인 반복 측정의 예를 이미 살펴보셨나요?
귀하의 데이터 형식은 JMP 도움말에 표시된 예와 매우 비슷한 것으로 보입니다. 여기서는 반응이 여러 시점에서 측정되고 반복됩니다.
귀하의 맥락에서 "Power"라는 단어가 어떻게 사용되는지 잘 모르겠지만, 공변량 효과 및/또는 무작위 효과로 사용될 수는 있을 것 같습니다.
더 많은 도움/지침이 필요하면, 다른 커뮤니티 구성원이 이 토론에 참여하여 통찰력을 제공할 수 있도록 더 자세한 내용(그리고 일부 모델링 방식을 테스트하기 위한 익명화된 데이터 세트)을 제공해 주시겠습니까?
Re: 혼합 모델을 올바르게 지정하는 방법아래와 같은 문면으로 회신하면 좋을 것입니다.
빠른 답변 감사합니다! 반복 측정 모델링에 대한 JMP 도움말 섹션을 확인했는데, 제 데이터 구조가 거기에 제공된 예와 비슷하다고 생각합니다.
내 분석을 명확히 하자면:
- 두 그룹(응답자, 비응답자)의 EEG 베타 대역 파워 데이터가 있습니다.
- 각 피험자에게는 3가지 유형의 자극이 제시되었습니다.
- EEG는 32개 전극에서 기록되었습니다.
- 베타 파워는 6개의 시점(-0.4초, -0.2초, 0초, 0.2초, 0.4초, 0.6초)에서 측정되었습니다.
제 목표는 피험자를 반복 측정으로 취급하는 혼합 모델 분석을 수행하는 동시에 그룹(응답자/비응답자), 자극(S1, S2, S3), 전극(Cz, Oz, P3, P4) 이 시간에 따른 베타 파워에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. JMP의 혼합 모델 프레임워크에서 반복 구조를 지정하는 가장 좋은 방법에 대해서는 확신이 서지 않습니다.
참고용으로 긴 형식의 시뮬레이션 데이터 세트를 첨부했습니다.
JMP에서 혼합 모델을 적절하게 구성하려면 어떻게 해야 합니까? 시간을 반복 측정으로 처리하고 주제를 임의 효과로 포함해야 합니까? 모델 효과를 올바르게 설정하는 방법에 대한 지침을 주시면 감사하겠습니다.
도와주셔서 감사합니다!
Re: 혼합 모델을 올바르게 지정하는 방법몇 가지 사항을 명확히 하자면:
1. 혼합 모델은 고정 효과와 무작위 효과를 결합하는 조건입니다.
2. 귀하의 경우, 귀하의 반응은 Power이고, 귀하의 고정 효과는 Group, Stimulus 및 Electrode와 관련된 효과이고, 귀하의 임의 변수는 Time입니까? 저는 모델에서 추정 및 할당 가능한 측면에서 시간이 임의 효과인지 확신할 수 없습니다. 제가 궁금한 것은 시간이 고정 효과와 독립적인지 여부입니다. 고정 효과는 다른 시간 사이에 변경됩니까? 그렇지 않은 경우 시간은 고정 효과와 독립적이지 않습니다. 두 개의 다른 데이터 포인트가 시간에 따라 수집되었을 때 고정 효과는 일정했습니다. 이 경우 반복 측정이 있을 것입니다. 반복 측정에는 DF가 없습니다. 반복 측정은 평가할 수 있지만(치료 내 변동을 살펴봄으로써) 해당 효과를 모델링하는 DF를 얻을 수 없습니다. 해당 데이터를 설명하는 열거형 통계(예: 평균, 분산, 기울기)를 추정하고 고정 효과가 해당 반응 변수에 영향을 미치는지 평가할 수 있습니다. 반복 측정은 MSE의 적절한 추정치가 아닙니다.
Re: 혼합 모델을 올바르게 지정하는 방법JMP 테이블에 데이터 세트를 게시해 주세요.
