Análisis bidireccional de datos binarios (repetidos)

Question

Tengo un conjunto de datos que mide un resultado de sí(1)/no(0) en seis puntos de tiempo y bajo dos condiciones. Tenemos 15 participantes que completaron todos los puntos temporales en las dos condiciones.

Descargo de responsabilidad; me han dado este conjunto de datos para ayudar a analizarlos (parte de una prueba piloto), y soy plenamente consciente de que el tamaño de la muestra es bajo, pero estoy interesado en que esta línea de investigación avance hacia pruebas más amplias.

Creo que estamos ante un análisis de medidas repetidas de dos vías (en la terminología de ANOVA), pero tenemos datos binarios.

Aparte de rediseñar el estudio, ¿hay alguna sugerencia sobre si hay una prueba estadística relevante?

Gracias

Answer 1

Para la configuración que has descrito, tienes dos opciones de modelos:

1. Modelo de regresión logística binaria de efectos mixtos;
2. Modelo de regresión logística binaria GEE.

Ver https://www.cscu.cornell.edu/news/statnews/stnews76.pdf para una breve discusión de los dos tipos de modelos.

La configuración no está completamente clara, pero todo lo sugerido en mi respuesta funcionaría si los seis puntos de tiempo son los únicos que te interesan (en lugar de un subconjunto de todos los puntos de tiempo de interés).

Ambos modelos incluirían efectos principales para la condición y el tiempo, así como una interacción entre la condición y el tiempo.

En función de sus hipótesis de investigación, podría establecer contrastes de intereses basados en los coeficientes del modelo para poner a prueba estas hipótesis a partir del modelo postulado.

Los modelos se ajustarían con procedimientos diferentes y sus coeficientes tendrían interpretaciones distintas. Ambos modelos tienen en cuenta la correlación de los valores de los resultados procedentes del mismo sujeto.

Para ambos modelos, los coeficientes podrían exponenciarse para obtener odds ratios - sin embargo, el modelo de efectos mixtos producirá odds ratios específicas del sujeto mientras que el modelo GEE producirá odds ratios de media de la población . (Estamos hablando de las probabilidades de un Sí en lugar de un No; estas probabilidades podrían compararse entre las condiciones en cada momento, por ejemplo).

El modelo que decida utilizar dependerá del alcance de sus inferencias. El artículo Modelos específicos del sujeto y de la media de la población para datos longitudinales binarios: un tutorial de Camille Szmaragd, Paul Clarke y Fiona Steele ofrece algunas orientaciones sobre cuándo conviene utilizar cada tipo de modelo: http://journals.sfu.ca/llcs/index.php/llcs/article/viewFile/249/238 .