İki faktörlü bir “bölünmüş arsa” ANOVA bir faktörde tekrarlanan ölçümleri olan iki yönlü ANOVA ile aynı mıdır?

İki faktörlü bir "bölünmüş grafik" ANOVA, bir faktörde tekrarlanan ölçümlerle iki yönlü ANOVA ile özdeş midir? değilse, ayrım nedir?

Faktör ve bir tekrarlı ölçüm faktörü arasında bir durum, bölünmüş arsa tasarımına yol açan özel bir örnektir. Bu durumda, her gözlem birimi (örneğin, bir deneydeki bir katılımcı) birden çok kez gözlenir. Bir katılımcı bir "bütün komplo" (veya blok). Engelleme faktörünün seviyelerini Ntemsil eden farklı katılımcılar vardır . Şimdi, bir grup tam parsel bir deneysel faktörün 1. seviyesine göre (örneğin bir kontrol grubu) tedavi edilir, başka bir blok grubu 2. seviyesine göre tedavi edilir (örneğin, bir ilaç verilir).NIDAA

Şimdi, her blok birden fazla "alt grafiğe" bölünmüştür. Her bir blok içinde, bu alt grafikler ikinci bir deneysel faktörün seviyelerine göre muamele edilmektedir B. Sizin durumunuzda, Bzamandır, bu nedenle her katılımcı, tedaviden önce, kısa bir süre sonra ve daha sonra bir süre sonra, zamanın farklı etki seviyelerinde gözlemlenir.

Üç faktör vardır: Engelleme faktörü ID, (arasında) faktörü Ave (içinde) faktörü B. IDrastgele bir faktördür, yani seviyelerinin deneyci tarafından kontrol edilmediği, ancak rastgele bir örnekleme sürecinin sonucu olduğu anlamına gelir. Seviyelerin kendileri ilginç değil ve sonuçları bu belirli seviyelerin ötesinde genelleştirmek istiyor ("rastgele faktör" ünün çok iyi tanımlanmadığını unutmayın, bence Gelman tarafından şu anda bulamadığım bir blog girişi var ). Ave Bbununla birlikte tam anlamıyla deneysel (sabit) faktörlerdir, onların seviyeleri kasten seçilmiş, haddi zatında ilginç ve repeatably deneyci tarafından gerçekleştirilen bulunmaktadır. Bu yüzden hücre başına 1 tek gözlem ile 3 faktöryel tasarım .ID $\times$ A $\times$ B

Önemli olarak, iç içe geçme ya da karıştırıcı bir düzeyde vardır: bloke edici faktörün Her seviye arasında sadece faktörü bir durumda görülmektedir A, böylece IDve Açapraz değildir. Karıştırıcı, tersine, her düzeyin Asadece engelleme faktörünün seviyelerinin bir alt kümesini içermesidir, ancak hepsinin değil. ( Bancak yapar).

Tarımsal açıdan (tasarım isminin kökeni), bir bütün arsa aslında daha sonra bölünmüş arsalara bölünmüş bir alan alanıdır. Bu durumda, ara faktör A, manipüle edilmesi zor bir faktördür - klasik örnek, küçük arsalara farklı bir şekilde kolayca uygulanamayan sulamadır. Aynı damarda, aynı kişiye farklı zamanlarda farklı ilaçlar vermek genellikle uygun değildir (eğer kişi ilaç 1'den sonra tedavi edilirse, ilaç 2 artık test edilemez). BDiğer taraftan, ikinci deneysel faktör , bir bütün parsel içinde kolaylıkla manipüle edilebilir, klasik örnek farklı gübrelerdir.

Gördüğünüz gibi, bir bütün arsa birden çok kez gözlemlenen bir kişi olmak zorunda değildir. Sadece bütün parseller, bir açıdan eşdeğer alt parsellere ayrılabilen homojen bir varlıktır. Sosyal bilimlerde, sosyo-ekonomik durum ya da hastalığın ciddiyeti gibi bir sıkıntı değişkenine göre kabaca homojen olan bir grup konu da olabilir. Bu durumda, böyle homojen bir grup içindeki her kişi daha sonra bölünmüş bir komplodur.

Daha fazla okunduğu gibi, bölünmüş arsa tasarımları burada veya burada açıklanmaktadır .

Bir tekrarlanan ölçüm faktörü ve bir gruplar arası faktöre sahip ANOVA, 3 faktörlü ANOVA ile aynıdır - daha önce tekrarlanan ölçümler faktörü, gruplar arası faktör ve bir öncekinde yuvalanmış denekler (katılımcıların kimliği) faktörü.

SPSS'de instanse için, aşağıdaki üç komut eşdeğerdir:

(RM-ANOVA):
GLM time1 time2 time3 /*3 RM-factor variables*/
 BY group /*between-group factor*/
 /WSFACTOR= time 3 /*name the RM-factor of 3 levels*/  
 /WSDESIGN= time /*within-subject design is it*/
 /DESIGN= group /*between-subject design is group*/.

(Split-plot ANOVA):
GLM depvar /*dependent variable as concatenated of time1 time2 time3*/
 BY time /*variable indicating RM-levels*/ group subject
 /RANDOM= subject /*respondent is a random factor*/
 /DESIGN= group subject(group) /*subject nested in group*/ time time*group /*interaction*/.

(Split-plot via mixed models):
MIXED depvar
 BY time group subject
 /RANDOM= subject(group) /*respondent is a random factor nestes in group*/
 /FIXED= group time group*time.