No ortogonal planeado comparaciones: Cómo corregir el alfa?

Question

Tengo un conjunto de datos que contiene tres grupos (a, B, C). El grupo a y el Grupo B han sido sometidos a dos tipos diferentes de entrenamiento diseñado para mejorar la misma cosa. El grupo C es mi grupo de control sin ninguna formación. Me han hipótesis específicas indicando que:

• El grupo a será mejor que el grupo C
• Grupo B va a ser mejor que la de los grupos C y
• Grupo B va a ser mejor que el grupo A.

Esto es debido a que la formación utilizó en el grupo a ya ha sido demostrado mejorar el control (así que estoy tratando de replicar ese efecto), mientras que el grupo B es un nuevo método de entrenamiento que espero superar ambos grupos a y C.

Cómo se podría ir sobre la realización de este análisis? He llevado a cabo un ANOVA de una vía, con la previsión de las comparaciones, pero me di cuenta de que mis comparaciones tendría que ser no-ortogonal ya que la comparación de B a a y C en un contraste sería la agrupación de varianza de un experimentales y de la condición de control juntos. De manera óptima, quiero que estas comparaciones:

 A   B   C

 1   0  -1
 0   1  -1
-1   1   0

Cuál es la forma correcta de llevar a cabo este tipo de comparaciones?

Answer 1

Usted puede probar todas las 3 comparaciones por pares dentro de un único modelo, ya que siempre será el caso de que uno de los códigos es una perfecta combinación lineal de los otros 2 códigos. Por ejemplo, en los códigos que escribió, si llamamos a las filas/contrastes $C_1$, $C_2$ y $C_3$ (desde la parte superior de la fila a fila inferior), observe que $C_1 = C_2 - C_3$.

En una forma más intuitiva, lo que sabemos que algo tiene que estar mal con un modelo que sólo hizo las predicciones basadas en los 3 pares de diferencias, ya que para cualquier conjunto dado de 3 pares de diferencias, hay infinitamente muchos conjuntos de 3 grupo de medios que le producen esos 3 las diferencias de grupo. Por ejemplo, si las diferencias son, $\bar{A}-\bar{B}=1$, $\bar{B}-\bar{C}=1$, y $\bar{A}-\bar{C}=2$, el grupo de medios podrían ser $\bar{A}=2,\bar{B}=1,\bar{C}=0$ o $\bar{A}=3,\bar{B}=2,\bar{C}=1$ o $...$.

Probablemente la forma más fácil de probar todos los pares diferencia es sólo para que se ajuste 2 modelos diferentes, uno que compara a a B y de a a C (por ejemplo, chupete, los códigos con Una como la categoría de referencia), y a continuación, una modelo que tiene un código comparación de B a C.

Como para corregir $\alpha$, para las pruebas de todos los pares diferencias entre un conjunto de medios, un método convencional es el uso Honestamente Significativa de Tukey Diferencia (HSD) procedimiento. Muchos recursos en hacer este cálculo existir; el tratamiento en este documento se ve útil, ya que muestra la fórmula para el estadístico de prueba en el desigual tamaño de la muestra en el caso. Tablas de valores críticos para el estadístico de prueba se puede encontrar en varios lugares, por ejemplo, aquí.