Cálculo de la media de medidas repetidas antes de la regresión lineal

Question

Supongamos que tengo un conjunto de datos de medidas repetidas en el que se toman múltiples medidas de un resultado continuo en cada sujeto del conjunto de datos. ¿Cómo se realizaría una regresión lineal? ¿Tiene sentido calcular primero la media de todos los resultados por sujeto y luego ejecutar la regresión? Sé que los modelos de efectos mixtos o GEE son más apropiados, especialmente si el ICC es alto, pero ignoremos esos modelos y centrémonos en la regresión lineal...

Si alguien sabe lo que sería apropiado, por favor, intervenga. Gracias.

Answer 1

Eche un vistazo a Correlación de medidas repetidas . Allí se puede ver cuando se trata de medidas repetidas y regresión lineal

Una solución habitual es promediar los datos de medidas repetidas de cada participante antes de realizar la correlación.

Es decir, promediar medidas repetidas (como usted propuso) para resolver el problema de la no independencia en los errores no es equivocado pero puede

producir resultados engañosos si existen diferencias individuales significativas.

A pesar de la solución propuesta por el artículo citado, también se puede utilizar modelos lineales de panel (es decir, el ajuste por el efecto del sujeto), que puede considerarse el análogo econométrico de los modelos lineales de efectos mixtos.

La información analógica se facilita en Coeficientes de correlación para un estudio con medidas repetidas