Pruebas estadísticas para una variable de respuesta binaria con más de 2 medidas repetidas?

Question

Pregunta: ¿Las plantas que experimentaron el tratamiento A frente al tratamiento B recibieron significativamente más o menos observaciones con cero visitas de polinizadores?

Métodos: Las plantas fueron agrupadas por rasgos físicos similares (2 plantas/clúster). Una planta en cada clúster recibió el tratamiento A, mientras que la otra recibió el tratamiento B. Luego, cada planta individual fue observada 14 veces durante el transcurso de una semana con cámaras de video.

Plataforma preferida: R

Parece que la prueba de McNemar solo funciona si cada sujeto es medido solo 2 veces, mientras que en mi estudio cada individuo es medido 14 veces. ¡Cualquier sugerencia sería apreciada!

Answer 1

La prueba Q de Cochran (1950) es similar a un ANOVA de medidas repetidas para resultados binarios. Con solo 2 medidas repetidas, el Q de Cochran da los mismos resultados que la prueba de McNemar.

Mi respuesta a una pregunta sobre el Tamaño del efecto de Q de Cochran detalla los cálculos del tamaño del efecto para el Q de Cochran. He implementado la prueba en el paquete cochranq para Stata (dentro de Stata escriba net describe cochranq, from(http://alexisdinno.com/stata)).

Dicho esto, no me queda claro si en realidad no necesitas un modelo de regresión, ya que aparentemente quieres tener en cuenta una variable de tratamiento, así como un número de medición (a menos que un tratamiento específico vaya junto con un momento específico de medición). Si este es el caso, es posible que desees explorar el uso de un modelo de regresión logística multinivel, donde el tiempo de observación está anidado dentro de los grupos de plantas, y el tratamiento es una variable independiente a nivel de grupo de plantas.

Cochran, W. G. 1950. La comparación de porcentajes. Biometrika, 37: 256–266.