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Cómo lidiar con un caso específico de desequilibrio dentro de los sujetos de diseño?

Tengo una completamente dentro de los sujetos de diseño con 3 variables independientes:

  • Ensayo de tipo (3 niveles)
  • El orden de las tareas (2 niveles)
  • Modalidad (3 niveles)

Sin embargo, para uno de mis niveles de Ensayo de tipo, el orden de las Tareas y la Modalidad de los niveles son redundantes (porque es esencialmente una medida de referencia).

Idealmente, me gustaría ejecutar un 3 (ensayo de tipo: 1, 2, o 3) x 2 (orden de trabajo: a o b) x 3 (modalidad: vm, av, hm) ANOVA de medidas repetidas.

¿Sabes de alguna forma de evitar esto? Si yo fuera a duplicar la Tarea 3 datos a través de las "modalidades" y "órdenes de trabajo' me gustaría tener el número correcto de los niveles para cada uno dentro de los sujetos de los factores (es decir, seis columnas idénticas de datos para representar imaginario modalidades y órdenes de trabajo para la Tarea 3). Estoy asumiendo que esto viola una suposición, pero yo estaría preocupado de mirar un análisis similar con un gran número de pares de sample t-test. Es un montón de pruebas t-el camino a seguir? Gracias por su ayuda!

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Marcel Lamothe Puntos 133

Usted podría utilizar un diseño anidado (y jerárquico/modelo multinivel). El nivel superior de Referencia v No de línea de base, y la falta de línea de base incluye 2^3 diseño factorial.

Yo por desgracia no se puede publicar mi foto bonita de anidación de la estructura, ya no tengo 10 reputación aún.

Tendría que leer un poco para recordar exactamente cómo hacer esto, pero estoy bastante seguro de que esta es una manera razonable de hacerlo.

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BBlake Puntos 310

Riffs de la sugerencia de Thomas, creo que un modelo multinivel para este tipo de datos sería algo como esto...

y(hat) = TrialTypeA + TrialTypeB + ModalityA + ModalityB + TaskOrder + TrialTypeA:ModalityA + TrialTypeB:ModalityB + TrialTypeA:TaskOrder + TrialTypeB + TaskOrder

En una capa más profunda en el modelo de cada una de estas variables de diferencias individuales pueden ser eliminados en lo que respecta a la TrialType variable.

El as y Bs para TrialType son ficticios códigos donde un valor de 0 significa que la condición inicial y un valor de 1 indica que la pertenencia a un estado. E. g. ModalityA puede ser 0 para VM pero 1 por AV y el ModalityB sería 0 VM pero será 1 para HM.

En R me gustaría especificar este modelo (después de haber cargado el paquete lme4) como lmer(TrialTypeA + TrialTypeB + ModalityA + ModalityB + TaskOrder + TrialTypeA:ModalityA + TrialTypeB:ModalityB + TrialTypeA:TaskOrder + TrialTypeB + TaskOrder + (1|SubjectID),data=mydata)

La buena suerte.

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