La superposición de sample t-test

Question

Tengo 10 personas trabajando juntas. Trabajan en grupos de 6 días: Tres días en la semana 1, tres días en la semana 2. En cada día no tengo el set completo de las personas, pero un subconjunto de ellos. En cada día de medir el rendimiento individual.

Tengo que decir que si el rendimiento general fue mayor en la semana 1 o 2.
Así que yo estaba planeando hacer un t-test en dos grupos como este, por ejemplo:

Grupo 1 – Semana 1 Actuaciones

Día 1: Pablo, María, Juan, Día 2: San Pablo, Sara Día 3: Jessica, Sara

Grupo 2 – Semana 2 Presentaciones

Día 4: San Pablo, Rita Día 5: Juan, Pablo, Sara Día 6: Jessica, Rita

Preguntas:

• Puedo considerar que los dos grupos independientes y hacer un t-test independiente?
• Podría usted me sugieren la mejor manera de decir si el rendimiento general fue mejor en la semana 1 o 2?

Mi inquietud es acerca de las diferentes personas en cada día y los diferentes tamaños de los grupos de trabajo para cada día. También me preocupa porque yo tengo la misma gente en días diferentes y en ambos grupos. Así que parece que las muestras se superponen.

Answer 1

Usted puede tratar de usar la regresión. Deje $Y$, la respuesta, de ser el rendimiento measurtement. Luego de hacer dummys para las personas y para las próximas semanas. Ahora, esto se puede obtener más $x$-variables de observaciones, pero tal vez se pueda salvarse, usted puede tratar a la persona a la variable como un efecto aleatorio, y la semana como un efecto fijo.

Answer 2

Medir el rendimiento de cada persona varias veces en diferentes días y comparar los dos grupos con las mismas personas en cada grupo. Por lo tanto, usted debe tratar a los dos grupos que no son independientes, porque es muy probable que el rendimiento de una persona se correlacionan en días diferentes.

Hay varias opciones para probar su hipótesis. Algunas ideas (suponiendo que se cumplan los requisitos):

• Un método simple consiste en calcular el promedio de rendimiento para cada persona, separados para la semana 1 y semana 2. Luego de comparar los dos medios, utilizando una prueba t pareada. Sin embargo, este pasará por alto algunos datos, como el tamaño o la composición del grupo de trabajo.
• Otro enfoque es la repetición de una medida de ANOVA, donde se podría incluir el desempeño de cada día, así como covariables como el tamaño del grupo. Luego de probar su hipótesis el uso de contrastes. La composición del grupo de trabajo está siendo ignorado.
• Si usted tiene razones para creer que el rendimiento depende de la composición del grupo de trabajo, usted podría hacer un negocio multinivel/mixto-modelo de diseño y agregue el día como un efecto aleatorio.