Relación longitudinal entre consumo de chocolate y felicidad: medidas repetidas ANOVA?

Question

Estoy utilizando el programa estadístico SPSS y tener un poco de problemas con una pregunta de investigación, que es análoga a la pregunta hipotética:

Hay una longitudinal de la Relación entre la Felicidad y el Consumo de Chocolate?

Digamos que yo tome una muestra de las personas y el contacto con ellos cuando están entre los 14 y los 18 años y les pregunte: a) ¿Cuál es su consumo de chocolate en gramos por día. b) ¿es usted feliz?

Tengo mis datos ficticios en el siguiente formato ancho:

ID FELIZ.14 FELIZ.18 CHOC.14 CHOC.18

1 SÍ SÍ 100 5

2 SÍ NO 50 30

3 NO SÍ 30 50 etc.

Me gustaría saber si la media de consumo de chocolate por día es mayor entre personas felices que aquellos que no son felices, mientras que la contabilidad por el hecho de que me han tomado medidas repetidas de chocolate y la felicidad en los dos puntos de tiempo.

Enfoque 1

Supongo que una manera de hacer esto sería hacer un ANCOVA, el uso de tiempo (antes/después) como una agrupación de variables y el control de la felicidad de estado. Sin embargo, creo que esto puede no ser recomendable como la correlación entre los dos puntos de tiempo sería descuidado.

Enfoque 2

Entiendo que un enfoque válido para este debería ser un ANOVA de medidas repetidas. No estoy seguro de cómo hacer esto correctamente en el programa SPSS. He especificado dentro de mi-los sujetos factor como el consumo de chocolate con la edad de 14 años de datos como el nivel uno y 18 años de edad de los datos como de nivel 2. Lo que no estoy seguro es el siguiente paso – la especificación de las covariables, y entre los factores individuales – tengo la opción de añadir FELIZ.14 y O FELIZ.18 como entre el factor individual. Si puedo añadir ambos a la salida me dice sobre el efecto de la FELIZ.14 y FELIZ.18 como era de esperar, no sobre el "efecto" de feliz (SÍ/NO)sí.

Me doy cuenta de que es una cuestión básica. Cualquier comentario sería en cualquiera de los dos se acercó sería muy apreciada.

Answer 1

Usted puede necesitar a aclarar lo que entendemos por

"teniendo en cuenta el hecho de que me han tomado medidas repetidas..."

Usted dice que

"Me gustaría saber si la media de consumo de chocolate por día es mayor entre feliz personas de las que no son felices..."

Esto me sugiere que el tiempo no es realmente relevante a su pregunta de investigación. Por lo tanto, se podría hacer uno de los siguientes.

1. Usted podría correlacionar la media de la felicidad ([tiempo1 + momento2] / 2), con una media de consumo de chocolate.
2. Usted podría correlacionar la felicidad con el consumo de chocolate en un punto de tiempo dado.
3. Usted podría correlacionar la felicidad con el consumo de chocolate a través de los tiempos (por ejemplo, 1 con 2).

Una variante de la anterior implicaría la realización de una regresión o de otros modelos de predicción la predicción de una variable de la otra.

Alternativamente, usted puede encontrar que usted puede reformular su pregunta de investigación más claramente a incorporar lo que usted está interesado en lo que respecta al efecto del tiempo.

• Usted podría correlacionar chocolate puntuaciones de cambio con la felicidad de las puntuaciones de cambio.
• Usted podría predecir el tiempo de 2 de chocolate a partir del tiempo 1 el chocolate y la hora 1 de la felicidad, a ver si el tiempo 1 de la felicidad predice a lo largo y por encima del tiempo 1 el chocolate.

Como un punto, mientras que puede ser artificial ejemplo, parece extraño para medir la felicidad como un Sí / No variable. Me gustaría medida como una escala. También es un poco extraño hablar sobre la media de un Sí / No variable.

Answer 2

Usted puede pensar acerca de la felicidad como la variable dependiente, y usted podría utilizar la regresión logística con el consumo de chocolate como un predictor. Algunas personas pueden ser generalmente más felices o menos felices independientemente de consumo de chocolate. Esto puede ser modelado mediante la inclusión de sujetos de identificación como un efecto aleatorio predictores categóricos. La edad también podría influir en la felicidad. Después de estos, el modelo tendría este aspecto: logit(happy) ~ choc + age + id, donde la edad es de 14 o 18 años, y los datos están en el formato largo, una mezcla de efecto de regresión logística incluyendo una al azar categórica, una fija categórica y una continua predictor. (Como un análogo de las medidas repetidas de enfoque puede utilizar un patrón de covarianza del modelo, donde id no es un predictor, pero se utiliza en la especificación de la covarianza.)

Alternativamente, el consumo de chocolate puede ser considerado como la variable dependiente. choc ~ happy + age + id podría ser el modelo de largo (formato de datos), donde id es un efecto aleatorio, de efectos mixtos ANOVA; o choc ~ happy + age, donde de medidas repetidas se consideran, ANOVA de medidas repetidas.

No tengo idea de si la felicidad provoca el aumento/disminución en el consumo de chocolate o viceversa. Usted está seguro de preguntar acerca de una "relación" entre los dos.