Alternativa a un ANOVA

Question

Actualmente estoy intentando ejecutar el análisis estadístico de los datos de un experimento, pero se han encontrado con un problema.

El número de participantes es muy bajo (8 en total) y hay 27 condiciones después de colapso de los datos tanto como sea lógicamente posible.

Tengo mis estadísticas utilizando el paquete estadístico R y al intentar ejecutar un Tipo II o Tipo III ANOVA de la salida me informa de que la prueba:

...seems to have failed. Most commonly this is because you have too few subjects
 relative to the number of cells in the within-Ss design

Tengo alrededor de esto antes por la reducción de las condiciones individuales a través de la lógica de colapsar, pero como he dicho antes, yo ya he probado los que aquí.

Mientras que un Tipo que la prueba no trabajo estoy feliz de que no hay pruebas de hipótesis.

Por lo tanto, puede alguno de ustedes recomendamos una alternativa a un ANOVA I, II, o III, que podría tener sentido para ejecutar aquí?

Los datos se compone de 3 Condiciones Visuales x 9 las Condiciones Auditivas, por un total de 27 condiciones.

Espero que haya proporcionado suficiente información si no voy a ser feliz a modificar.

EDITAR:

El diseño es un 3x9 dentro de los sujetos/medidas repetidas.

El DV es la Exactitud de la Respuesta.

Los IVs son 3x9 visual-audio combinaciones.

A continuación se muestra los datos de un participante (sujeto número 0) a partir de los datos de marco de AGGFRAMED.Análisis de VARIANZA.Se derrumbó.medios:

subject_nr  AudioAll                            Visual1           correct
0           1 Central Beep 1 WN                 Left Circle 1st   0.24
0           Left or Right Beep 1st              Left Circle 1st   0.7
0           Left or Right Beep Opposite 1 WN    Left Circle 1st   0.63
0           Left or Right Beep Same WN          Left Circle 1st   0.63
0           No Beep                             Left Circle 1st   0.48
0           Post Visual Central Beep            Left Circle 1st   0.42
0           Post Visual Left or Right Beep      Left Circle 1st   0.6
0           Pre Visual Left or Right Beep       Left Circle 1st   0.52
0           Two Beeps Same Side                 Left Circle 1st   0.6
0           1 Central Beep 1 WN                 Right Circle 1st  0.38
0           Left or Right Beep 1st              Right Circle 1st  0.78
0           Left or Right Beep Opposite 1 WN    Right Circle 1st  0.76
0           Left or Right Beep Same WN          Right Circle 1st  0.74
0           No Beep                             Right Circle 1st  0.78
0           Post Visual Central Beep            Right Circle 1st  0.52
0           Post Visual Left or Right Beep      Right Circle 1st  0.76
0           Pre Visual Left or Right Beep       Right Circle 1st  0.54
0           Two Beeps Same Side                 Right Circle 1st  0.7
0           1 Central Beep 1 WN                 SIM Circle        0.94
0           Left or Right Beep 1st              SIM Circle        0.1
0           Left or Right Beep Opposite 1 WN    SIM Circle        0.08
0           Left or Right Beep Same WN          SIM Circle        0.39
0           No Beep                             SIM Circle        0.66
0           Post Visual Central Beep            SIM Circle        0.9
0           Post Visual Left or Right Beep      SIM Circle        0.53
0           Pre Visual Left or Right Beep       SIM Circle        0.64
0           Two Beeps Same Side                 SIM Circle        0.46

Hay más de 7 temas con el mismo número de condiciones (27).

El código que he usado para ejecutar el análisis de VARIANZA es la siguiente:

Exp9CollapsedModel <- ezANOVA(data = AGGFRAMED.ANOVA.Collapsed.means, dv = .(correct), wid = .(subject_nr), within = .(Visual1, AudioAll), type = 3, detailed = TRUE)

Exp9CollapsedModel

El siguiente es el error:

Error en lambda > 0 : no válido de comparación con valores complejos

Error en ezANOVA_main(datos = datos, dv = dv, wid = wid, dentro de los = dentro de, :

El coche::Anova() función utilizada para calcular resultados y asunción pruebas parece haber fracasado. Normalmente esto es debido a que usted tiene muy pocos los sujetos en relación con el número de células en el dentro de las Ss de diseño. Es posible que tratando de la ANOVA de nuevo con "tipo=1" puede arrojar resultados (pero definitivamente no asunción de las pruebas).

Answer 1

Esta respuesta se ofrece porque realmente no sé qué modelo ezANOVA están tratando de adaptarse. Yo sé que la ez paquete utiliza rutinas de lme4 y otros, por lo que estoy sugiriendo el uso de aquellos directamente en lugar de a través de lo que sea "ez" enfoques en realidad no son tan "ez" (para mí) para entender...

Así que aquí está el código para probar, para empezar. En primer lugar, crear una variable en el marco de datos con nombre ntrials, o algo así, que tiene el número de ensayos que subyacen a cada valor en correct.

library(lme4)
mod1 = glmer(correct ~ Visual1 + AudioAll + (1| subject_nr),
             weights = ntrials, family = binomial, 
             data = AGGFRAMED.ANOVA.Collapsed.means)
plot(mod1)
summary(mod1)
library(car)
Anova(mod1)

Este modelo se ajusta a un modelo mixto para el logit de las proporciones observadas, con el azar de los sujetos. La trama será la más básica de diagnóstico de la parcela, y debe verse como una dispersión aleatoria. El resumen se muestran los coeficientes de regresión y pruebas de los mismos. El Anova se dan un tipo II-estilo de ANOVA, pero con $\chi^2$ pruebas en lugar de $F$ pruebas debido a que el modelo binomial.

Si el diagnóstico mira bien, se podría hacer el seguimiento de las comparaciones de algo como esto:

library(lsmeans)
lsmeans(mod1, pairwise ~ Visual1, type = "r")
lsmeans(mod1, pairwise ~ AudioAll, type = "r")

Estos comandos obtener marginales promedios de las predicciones de este modelo, y luego transformar los resultados a la original (fracción de éxitos) escala (las comparaciones salen como odds ratios).