Questa guida fornisce istruzioni sull'analisi di dati a misure ripetute utilizzando un modello misto (effetti casuali e fissi) con nidificazione. Il termine "misure ripetute" si riferisce a dati con più misurazioni effettuate sugli stessi soggetti, spesso nell'arco di un periodo di tempo.
Questo esempio coinvolge sei soggetti animali selezionati casualmente da due specie. I chilometri percorsi da ciascun animale sono stati misurati nel tempo. Poiché questi dati sono in formato verticale (impilati), viene utilizzata un'analisi con modello misto.
Analisi delle misure ripetute: modello misto
- Da una tabella dati JMP® aperta, selezionare Analizza > Adatta modello .
- Aggiungere la risposta: da Seleziona colonne , selezionare una variabile continua (le variabili continue hanno triangoli blu) e fare clic su Y.
- Aggiungi effetti modello: seleziona le variabili e fai clic su Aggiungi (in Costruisci effetti modello ). Per specificare un termine di interazione, seleziona più colonne, quindi fai clic su Croce .
- Specificare la struttura di annidamento: qui, il soggetto è annidato all'interno della specie. Selezionare ' soggetto ' da Effetti del modello di costruzione , selezionare ' specie s' da Seleziona colonne e fare clic su Annida . (Se l'ID del soggetto ha un valore univoco, saltare questo passaggio.)
- Specificare l'effetto/gli effetti casuali: selezionare un effetto modello, quindi selezionare Casuale dal triangolo rosso accanto ad Attributi . Qui, "soggetto[specie]" è specificato come effetto casuale.
- Accettare le impostazioni predefinite (il metodo REML con componenti di varianza illimitata selezionato) e fare clic su Esegui . Per impostazione predefinita, JMP visualizzerà le tabelle di Riepilogo effetti, Riepilogo adattamento, Stime componenti varianza REML , Test effetti fissi e altro ancora. Ulteriori opzioni sono disponibili sotto il triangolo rosso in alto .
Example: Animals.jmp (Help > Sample Data Folder)Esempio: Animals.jmp (Aiuto > Cartella dati di esempio)
Interpretazione:
1. Stime delle componenti della varianza: mostrano le varianze stimate per gli effetti casuali e l'errore residuo. In questo esempio, la variazione stimata tra gli animali è 0,76, ovvero il 38% della variazione totale.
2. Test a effetti fissi: mostrare i risultati del test F per gli effetti fissi utilizzando la stima appropriata della componente di varianza come termine di errore al denominatore. Qui, specie e stagione sono entrambe significative ad alfa = 0,05, mentre l'interazione non lo è.
Consultare la Guida all'analisi delle misure ripetute (ANOVA) per apprendere come analizzare i dati delle misure ripetute utilizzando la piattaforma MANOVA.
Per saperne di più, visita Adattamento di modelli lineari > Modelli misti nella Guida di JMP .
