Gerçek modelin "tekrarlanan ölçümler ANOVA" nı tanımladığından tam olarak emin değilim , ancak genel bir meselenin, örneğin indüklenen bağımlılıkları kapsayacak şekilde (sadece Panel Düzeltilmiş Standart Hatalar ve çok düzeyli modeller zaman serileri kesitsel veri analizinde tartışılır). Bu yüzden önce bu soruya bir göz atacağım, sonra seninkini ele alacağım.
Sabit ve Rastgele Efektler
Sabit bir etkiden ziyade rastgele bir efektin ne zaman kullanılacağı ile ilgili iki tamamlayıcı ilke şunlardır:
- Modeli, mevcut analizde yer almayan o şeyin diğer örneklerine, örneğin diğer konuya veya diğer uyaran türlerine genelleştirmek için rasgele etkisi olan bir şeyi (konu, uyaran türü, vb.) Temsil edin. Değilse sabit bir etki kullanın.
- Herhangi bir örnek için veri kümesindeki diğer örneklerin potansiyel olarak bilgilendirici olduğunu düşündüğünüzde rastgele etkisi olan bir şeyi temsil edin. Böyle bir bilgilendirme beklemiyorsanız, sabit bir etki kullanın.
Her ikisi de konu rastgele etkileri de dahil olmak üzere açıkça motive eder: genellikle genel olarak insan popülasyonlarıyla ilgilenirsiniz ve her bir deneğin yanıt kümesinin elemanları birbiriyle ilişkilendirilebilir, birbirinden tahmin edilebilir ve bu nedenle birbirleri hakkında bilgilendiricidir. Uyaranlar gibi şeyler için daha az açıktır. Eğer sadece üç tip uyaran olacaksa 1. sabit bir etkiyi motive edecek ve 2. kararı uyaranın doğasına bağlı kılacaktır.
Sorularınız
Bunun bir nedeni ANOVA eski olmasıdır tekrarlanan bir etkileri üzerinde karma bir modeli kullanmak için oldukça onlar dengeli ve dengesiz tasarımları ile eşit kolayca çalışmak ve kolayca düzeyli modeller genişletilir örneğin, daha genel. Klasik ANOVA ve uzantıları hakkındaki (kuşkusuz sınırlı) okumamda, karma modeller ANOVA uzantılarının yaptığı tüm özel durumları kapsamaktadır. Dolayısıyla, tekrarlanan ölçümleri ANOVA'yı tercih etmek için istatistiksel bir neden düşünemiyorum. Diğerleri burada yardımcı olabilir. (Bilinen bir sosyolojik neden, alanınızın eski üyelerinin lisansüstü okulda öğrendiği yöntemleri okumayı tercih etmesidir ve pratik bir neden, karma modellerin nasıl kullanıldığını ANOVA'nın küçük bir uzantısından öğrenmek için biraz daha uzun sürebilir.)
Not
Rasgele efektleri kullanmak için bir uyarı, en çok deneysel olmayan verilerle ilgilidir, tutarlılığı korumak için, rasgele etkilerin modelin sabit etkileri ile ilişkisiz olduğunu varsaymanız veya rastgele etki için değişkenler olarak sabit efekt araçları eklemeniz gerekir (tartışılan) örneğin Bafumi ve Gelman'ın makalesinde).