Desain ukuran berulang yang seimbang

8

Oke ini masalah saya:

  • Saya punya 12 peserta.
  • Setiap peserta menghabiskan 3 malam di lab saya melakukan tugas waktu reaksi di empat titik waktu pada malam hari (12, 1, 2 dan 3 jam), dengan satu minggu antara masing-masing malam.
  • Setiap malam, masing-masing peserta dihadapkan pada salah satu dari tiga kondisi eksperimental, sehingga setiap peserta menyelesaikan setiap kondisi pada akhir tiga minggu, tetapi dengan urutan kondisi yang sepenuhnya seimbang pada subjek.

Jadi pada akhirnya saya memiliki untuk setiap peserta, untuk setiap kondisi, empat kali waktu reaksi rata-rata.

Saya ingin menggunakan model linier campuran dengan kondisi dan titik waktu pada malam hari, dan interaksi kondisi * titik waktu sebagai efek tetap (karena saya berharap waktu reaksi berkurang lebih sedikit di salah satu dari tiga kondisi pada malam hari). Sebagai efek acak saya ingin memasukkan subjek, tapi saya tidak yakin bagaimana saya akan melakukan ini di SPSS dan apakah model campuran adalah cara yang tepat untuk pergi.

Bisakah seseorang memberi saya beberapa petunjuk tentang bagaimana melanjutkan? Saya sangat menghargainya!

Terima kasih sebelumnya

Tom
sumber

Jawaban:

1

Anda tidak perlu menentukan struktur kovarians dan sangat tidak dianjurkan: Jika Anda memilih struktur yang salah, Anda mungkin kehilangan kesalahan tipe-I yang ditargetkan. Sebagai gantinya, gunakan prosedur yang dijelaskan di sini . Ini adalah generalisasi dari ANOVA untuk matriks kovarian yang tidak diketahui dan bahkan berlaku jika ada tindakan yang lebih berulang daripada subjek independen.

Sayangnya, ini belum diterapkan di SPSS. Tapi ada makro SAS . Lihat bagaimana hld-f2.sasdigunakan.

Horst Grünbusch
sumber
Apakah Anda mengetahui Rpenerapan ide ini?
Henrik
0

Jika Anda ingin memodelkan struktur kovarian hanya sebagai simetris majemuk, hasil dari pemodelan efek campuran dan pengukuran berulang ANOVA harus cocok jika data seimbang dan tidak hilang. Jika Anda ingin memodelkan struktur kovarians sebagai sesuatu yang lain (misalnya, tidak terstruktur atau autoregresif), maka Anda perlu menggunakan pemodelan efek campuran.

Bagaimana Anda tahu struktur kovarian yang digunakan? Pertama, plot data dan lihat varians / korelasi perubahan nyata selama malam. Kedua, hitung matriks kovarians untuk melihat apakah varians (co) tetap konstan pada malam hari. Ketiga, periksa jurnal yang ingin Anda kirimi artikel Anda. Apakah ia lebih suka teknik canggih atau konvensional? Jika jurnal hanya menerbitkan artikel yang menggunakan ANOVA, maka Anda mungkin ingin tetap menggunakan ANOVA (kecuali jika Anda merasa nyaman membenarkan penggunaan struktur kovarians alternatif berdasarkan pemodelan efek campuran).

Masato Nakazawa
sumber