No estoy totalmente seguro de lo real modelo "ANOVA de medidas repetidas", describe, pero creo que una cuestión general es si poner efectos aleatorios de cualquier tipo en un modelo, en lugar de por ejemplo, sólo ajustar la varianza de las estimaciones para cubrir la inducida por dependencias (como en el Panel de Corregir los Errores Estándar vs modelos multinivel debate en las series de tiempo de datos de corte transversal de análisis). Así que voy a ir a esa pregunta primero, luego la dirección de la suya.
De Efectos fijos y Aleatorios
Dos principios complementarios acerca de cuándo usar un azar más que de efectos fijos son los siguientes:
- Representar una cosa (objeto, el tipo de estímulo, etc.) con un efecto aleatorio cuando usted está interesado en el modelo generalizar a otros casos de que la cosa no se incluyen en el presente análisis, por ejemplo, otro sujeto o de otros tipos de estímulo. Si no utiliza un efecto fijo.
- Representar una cosa con un efecto aleatorio cuando crees que para cualquier instancia de la cosa, otras instancias en el conjunto de datos son potencialmente informativos sobre ella. Si usted no espera tal informativo, a continuación, utilizar un efecto fijo.
Ambos motivar, incluyendo explícitamente a los sujetos de los efectos aleatorios: son generalmente interesados en las poblaciones humanas en general y de los elementos de cada sujeto, la respuesta del conjunto están correlacionadas, predecible a partir de cada uno de los otros y, por tanto, de carácter informativo sobre cada uno de los otros. Es menos claro para cosas como estímulos. Si hay sólo tres tipos de estímulos, a continuación, 1. va a motivar un efecto fijo y 2. va a tomar la decisión dependerá de la naturaleza de los estímulos.
Sus preguntas
Una razón para utilizar un modelo mixto de más de un repetidas ANOVA de efectos es que los primeros son considerablemente más general, por ejemplo, trabajan con la misma facilidad con balanceadas y no balanceadas diseños y son fácilmente extendido a los modelos multinivel. En mi (obviamente limitada) lectura de los clásicos de ANOVA y sus extensiones, los modelos mixtos parecen cubrir todos los casos especiales que ANOVA extensiones de hacer. Así que en realidad no puedo pensar en una estadística razón para preferir ANOVA de medidas repetidas. Otros pueden ser capaces de ayudar aquí. (Un familiar sociológica razón es que su campo prefiere leer sobre los métodos de sus miembros de más edad aprendido en la escuela de posgrado, y una razón práctica es que puede ser que tome un poco más de tiempo para aprender a utilizar los modelos mixtos que una menor extensión de ANOVA.)
Nota
Una advertencia para el uso de efectos aleatorios, lo más relevante de la no-experimental de los datos, es que para mantener la coherencia tiene que asumir que los efectos aleatorios no están correlacionados con el modelo de efectos fijos, o añadir efectos fijos medios como covariables para el efecto aleatorio (discutido por ejemplo, en Bafumi y Gelman papel).
