¿Son estos los residuos correctos para probar la normalidad para un anova de 2 vías dentro de un sujeto?

Question

Tengo datos de un experimento en el que los sujetos realizaron una tarea bajo 4 condiciones (A1B1, A1B2, A2B1, A2B2, donde A1/A2 son los niveles del factor IV1 y B1/B2 los de IV2 ) con medidas repetidas en ambos factores, y deduzco que hay que tener en cuenta un efecto sujeto ( id ) - ¿son estos los residuos que deberían tener una distribución normal si quiero que el p -valores del IV1 , IV2 , IV1xIV2 efectos de un ANOVA para que sean significativos? En R:

fit <- lm(DV ~ IV1*IV2 + id, myData)
residuals(fit)

Gracias.

Answer 1

Sí, esos son los residuos que usted comprobaría para la normalidad. Sin embargo, con las medidas repetidas, un mejor enfoque puede ser el uso de un modelo lineal de efectos mixtos, que preservará los grados de libertad que se utilizan al ajustar el id como efecto fijo. con el gasto de estimar una varianza para el efecto aleatorio de id .

7 niveles deberían ser suficientes. Obviamente, es preferible más, pero tenga en cuenta que el Dyestuff y Dyestuff2 conjuntos de datos utilizados como ejemplo incluidos en lme4 tiene 6 niveles de la variable de agrupación. Si utiliza lme4 para ajustar el modelo en R, entonces puede hacerlo con

lmer(DV ~ IV1*IV2 + (1|id), myData)

Esto estimará efectos aleatorios simples y escalares para id y se pueden extraer y comprobar su normalidad, junto con los residuos a nivel de unidad.