Buongiorno, sto eseguendo un'ANOVA fattoriale completa a 4 vie con un fattore a misure ripetute (tempo, 3 campionamenti) e tre fattori tra soggetti (specie, colore e irrigazione; 2 livelli di ciascuno) utilizzando la personalità del Modello Misto in JMP Pro 18.1.0. Utilizzo la struttura di covarianza ripetuta AR(1), in quanto fornisce la migliore approssimazione in base ai valori di AICc. L'analisi indica che non ho interazioni significative a 4 o 3 vie, ma molteplici interazioni a 2 vie (vedi sotto).
Per studiare le interazioni bidirezionali, vorrei, ad esempio, eseguire una separazione delle medie di Tukey per periodo di tempo a ciascun livello di specie e un t-test per le specie a ciascun periodo di tempo. Tuttavia, non sono interessato a tutti i confronti a coppie nell'interazione specie x periodo di tempo (ovvero, confrontare la specie 1 al tempo 1 con la specie 2 al tempo 3 non è significativo) e vorrei evitare di diluire la mia potenza statistica, se possibile. Le stime definite dall'utente non funzioneranno in questo scenario perché richiedono all'utente di selezionare almeno un livello di ciascun fattore, inclusi quelli non inclusi nell'interazione di interesse. Se sto studiando l'interazione specie x periodo di tempo, i valori dovrebbero essere mediati su tutti i livelli di colore e irrigazione. In sostanza, vorrei testare le sezioni, ma questa non sembra essere un'opzione nell'output del Modello Misto e non posso analizzare questi dati nella personalità dei minimi quadrati standard perché sto utilizzando la struttura AR(1) per le misure ripetute. Avete qualche consiglio su come analizzare gli effetti semplici in questo scenario?
Prima di addentrarti troppo nell'analisi che include la struttura, hai una base razionale, oltre al valore AICc, per accettare la struttura AR(1)? In altre parole, il suggerimento di autoregressione nei dati (ritardo di una riga) ti fa dire qualcosa del tipo "Sì, ha senso per via di xyz"?
Il video a questo link potrebbe essere utile, a partire dal minuto 25-26 circa.
