ANOVA повторных измерений Опции

[100$]

Наименее консервативный H-F дает практически полную сферичность для этого примера...

Не полемики ради, а истины токмо для рискну утверждать, что "давать" (т.е. отвергать или не отвергать гипотезу сферичности) может только статистический тест:
а) старенький (1940 г.р.) маломощный и раскритикованный тест Моучли;
б) тест Бартлетта на сферичность (1954);
в) тест, развитый в работах John, Nagao, Sugiura (1971-73).
Поелику в данной истории тест Моучли гипотезу сферичности не отвергает, на G-G, H-F etc. можно не обращать внимания.

Сообщение отредактировал 100$ - 24.04.2014 - 20:29

[nokh]

Не могу согласиться с выводами nokh, по результатам сравнения двух подходов в пользу второго. ANOVA для повторных измерений предполагает одно измерение в одной временной точке. Вот для двух или больше факторов при несвязанных выборках именно так, шаг за шагом, разбираясь кого куда вложить.

Не понятно почему. Если результаты идентичные + ряд бонусов. В достаточно "крутом" и известном вам NCSS вообще никаких sigma-restricted моделей нет:
http://www.ncss.com/wp-content/themes/ncss...of_Variance.pdf
стр. 214-24. Example 2. Single Group Repeated Measures Design
Всё в точноти как у меня в Способе 2, с нулевой ошибкой (из-за которой, кстати, SPSS глупо отказывается считать пост-хоки).

Ну и в нашей Реальности Statistica и SPSS действительно выдают одинаковый результат:

Сообщение отредактировал nokh - 24.04.2014 - 22:47

Эскизы прикрепленных изображений

 

[DrgLena]

to 100$ Совершенно согласна, поэтому H-F ничего не корректирует

Сообщение отредактировал DrgLena - 24.04.2014 - 20:45

[DrgLena]

Не понятно почему.

Я и в NCSS использую Repeated Measures ANOVA , результат по примеру из документации, который подробно описан, прикладываю.

Прикрепленные файлы

 exercise1.RTF ( 72,89 килобайт ) Кол-во скачиваний: 301

 

[DrgLena]

Ну и в нашей Реальности Statistica и SPSS действительно выдают одинаковый результат:

И NCSS тоже, кроме того предлагает 14 МС тестов, один привожу

Прикрепленные файлы

 forum.RTF ( 52,76 килобайт ) Кол-во скачиваний: 295

 

[nokh]

И NCSS тоже, кроме того предлагает 14 МС тестов, один привожу

Радует, что наши реальности совпадают и Ваш материл подтверждает мою позицию Задать анализ для повторных измерений в ДА можно двумя способами: (1) с использованием Sigma-restricted Model и (2) Overparameterized Model. Насколько я понимаю подход (2) более старый, классический, а подход (1) - новее, широко используется в обобщённых линейных моделях (могу ошибаться). Обе модели приводят к абсолютно идентичному результату, хотя требования моделей разные, не все проверки возможны.
Для выбора способа анализа разные пакеты предоставляют разные механизмы. В пакетах Statistica и SPSS в модуле Repeated measures ANOVA возможно задание только Sigma-restricted model, это видно и по способу расположения данных повторных измерений в соседних колонках и по таблице результатов ДА, дающих только фактор и ошибку. В пакете NCSS - в модуле Repeated measures ANOVA возможно задать только Overparameterized Model. Это видно и по структуре данных для анализа, включающих в качестве отельного фактора "индивида", и по результатам (большая таблица с взаимодействиями и нулевой ошибкой в самой маленькой ячейке комплекса). Поскольку для меня принципиально, что Overparameterized Model позоляет извлечь из данных больше информации + получить представление о характере распределения показателя (и, возможно, о необходимости использования преобразований) я нашёл способ построения такой модели в Statistica и SPSS - через модуль General Linear Models. Собственно он и изложен в инструкции как способ 2.

[nokh]

2) если в упомянутой скачанной литературе вам попадется матричная запись Sigma-restricted модели для данного случая просьба выложить. Я что-то никак ее не найду для дизайна с повторными измерениями.

В своих книгах быстро не нашёл. Но посмотрите может это близко и поможет?: http://frank.itlab.us/datamodel/node103.html
Ещё вот хорошая книжка "на вырост" по смешанным моделям (включая ANOVA). Матричной формы там хоть отбавляй! Будет лежать неделю: http://yadi.sk/d/sKDILr_RNMiEy

[100$]

В своих книгах быстро не нашёл. Но посмотрите может это близко и поможет?: http://frank.itlab.us/datamodel/node103.html
Ещё вот хорошая книжка "на вырост" по смешанным моделям (включая ANOVA). Матричной формы там хоть отбавляй! Будет лежать неделю: http://yadi.sk/d/sKDILr_RNMiEy

Да, спасибо, я сейчас в этой книженции роюсь

[DrgLena]

Радует, что наши реальности совпадают

Не совсем

Задать анализ для повторных измерений в ДА можно двумя способами: (1) с использованием Sigma-restricted Model и (2) Overparameterized Model. Насколько я понимаю подход (2) более старый, классический, а подход (1) - новее, широко используется в обобщённых линейных моделях (могу ошибаться

Задать анализ можно, действительно, в двух модулях, если речь идет о Statistica, как вы это и показали. Но оба метода параметризации вы можете использовать в каждом подходе. Сделайте метку Lack of fit в ANOVA для повторных измерений и получите избыточную параметризацию.
А в подходе 2 таже есть и сигма ограниченная и избыточная модель параметризации.

Для выбора способа анализа разные пакеты предоставляют разные механизмы. В пакетах Statistica и SPSS в модуле Repeated measures ANOVA возможно задание только Sigma-restricted model, это видно и по способу расположения данных повторных измерений в соседних колонках и по таблице результатов ДА, дающих только фактор и ошибку. В пакете NCSS - в модуле Repeated measures ANOVA возможно задать только Overparameterized Model. Это видно и по структуре данных для анализа, включающих в качестве отельного фактора "индивида", и по результатам (большая таблица с взаимодействиями и нулевой ошибкой в самой маленькой ячейке комплекса).

Где вы воообще задаете методы параметризации в NCSS ?
Вы можете посмотреть тот пример, который рассматривается в прикрепленной вами документации, где действительно, кроме времени есть еще фактор, и там субъект помещается не в поле фактор, а в поле Subject Var, но это не имеет отношения к параметризации.

Поскольку для меня принципиально, что Overparameterized Model позоляет извлечь из данных больше информации..

Какой именно?
Я вижу недостатки использования 2 методы в очень простых вещах.
Представление данных повторных наблюдений, как требует соответствующий модуль Statistica, в виде матрицы наблюдений, позволяет сразу вспомнить о сферичности. Средние попарные разницы у каждого объекта между периодами лежат в основе расчета критерия сферичности. Их можно легко получить. Кроме того, отсутствующие значения в одном из сроков наблюдения не попадут в расчет средних. Мне уже приходилось видеть результаты динамических наблюдений с различным числом наблюдений на разные сроки.
Кроме сферичности, большое значение для повторных измерений имеет Effect size, который также присутствует именно в этом модуле.
Есть вопрос о нарушении сферичности, если поправку все же приходится делать и вместо р=0,0001 имеем только 0,04 ,как это учитывается при проведении мнежественных сравнений.

Хорошую книжку читает 100$ спасибо, тема может иметь продолжение, только совсем времени не хватает

Файл с примером из документации NSCC есть, могу выложить

[psychologist]

Кстати тема под руку, что значит, если при проведении теста Моучли там где значимость стоит прочерк?

Эскизы прикрепленных изображений

 

[DrgLena]

А потому что Измерение 1, а нужно и 2 и 3 как минимум

[DrgLena]

+ получить представление о характере распределения показателя (и, возможно, о необходимости использования преобразований)

Эти возможности откроются в модуле ANOVA для повторных измерений тогда, когда у вас появится кроме времени еще фактор, эффект которого вас интересует.

[psychologist]

DrgLena а сколько там должно быть измерений? у меня замер до психотерапии и замер после нее по одной переменной.

[DrgLena]

Я же написала, 3 как минимум, почитайте определение сферичности, посмотрите как она оценивается.

[psychologist]

Все Вас понял. Но не мой случай, тут их только одно до и после.