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Alternativas a la prueba binomial cuando las observaciones no son independientes

En mi experimento, los participantes tenían que elegir entre dos respuestas posibles (digamos A y B) para diferentes preguntas (más de 40). Quiero comprobar si la opción A se elige con más frecuencia que la alternativa; habría utilizado una prueba binomial contra P = 0,5, pero los datos no cumplen los supuestos de una prueba binomial, en el sentido de que las muestras no son independientes entre sí.

En mis datos, no sería justo suponer que las muestras son mutuamente independientes, ya que (a) algunos grupos de respuestas son dados por el mismo participante, y (b) algunos grupos de respuestas corresponden a la misma pregunta, contestada por diferentes participantes.

Una forma de tener en cuenta la no independencia en los datos es a través de modelos de efectos mixtos; en este caso tendría que utilizar un modelo de efectos mixtos binomial generalizado sin el predictor (es decir, sólo el intercepto). Quería preguntarte si tienes en mente alguna otra alternativa que sea adecuada para este tipo de datos.

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kjetil b halvorsen Puntos 7012

Su situación es similar a la de item-response-theory Así que investiga eso. Por lo demás, tu sugerencia parece la correcta, utilizar un intercepto aleatorio por sujeto, y otro intercepto aleatorio por pregunta.

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