EDIT 2: Başlangıçta bir faktör üzerinde tekrarlanan önlemlerle iki faktörlü bir ANOVA çalıştırmam gerektiğini düşündüm, ama şimdi doğrusal bir karma etki modelinin verilerim için daha iyi çalışacağını düşünüyorum. Sanırım ne olması gerektiğini neredeyse biliyorum, ama hala birkaç noktayla kafam karıştı.
Analiz etmem gereken deneyler şöyle gözüküyor:
- Denekler birkaç tedavi grubundan birine atandı
- Her konunun ölçümleri birden fazla gün alındı
- Yani:
- Konu tedavi içinde yuvalanmış
- Tedavi gün ile geçti
(her denek sadece bir tedaviye atanır ve her gün her denekte ölçümler alınır)
Veri setim aşağıdaki bilgileri içerir:
- Konu = engelleme faktörü (rastgele faktör)
- Gün = özne içinde veya tekrarlanan önlemler faktörü (sabit faktör)
- Tedavi = konu faktörü arasında (sabit faktör)
- Obs = ölçülen (bağımlı) değişken
GÜNCELLEME Tamam, ben de gittim ve bir istatistikçiyle konuştum, ama o bir SAS kullanıcısı. Modelin olması gerektiğini düşünüyor:
Tedavi + Gün + Konu (Tedavi) + Gün * Konu (Tedavi)
Açıkçası, notasyonu R sözdiziminden farklı, ancak bu modelin aşağıdakileri hesaba katması gerekiyordu:
- Tedavi (sabit)
- Gün (sabit)
- Tedavi * Gündüz etkileşimi
- Tedavi içinde iç içe geçmiş konu (rastgele)
- "Tedavi İçindeki Konu" ile geçen gün (rastgele)
Yani, bu kullanmak için doğru sözdizimi mi?
m4 <- lmer(Obs~Treatment*Day + (1+Treatment/Subject) + (1+Day*Treatment/Subject), mydata)Özellikle “Tedavi İçindeki Konu” kısmının geçtiğinin doğru olup olmadığı konusunda endişeliyim. SAS ile aşina olan ya da kendi modelinde neler olup bittiğini anladığından emin olan ve R sözdizimindeki üzücü girişimin uyuşup uyuşmadığı konusunda yorum yapabilen var mı?
Bir model oluşturma ve sözdizimi yazma konusundaki önceki girişimlerim (cevaplar ve yorumlar bölümünde tartışılmıştır):
m1 <- lmer(Obs ~ Treatment * Day + (1 | Subject), mydata)Bireyin tedavi içinde yuvalanmış olduğu gerçeğiyle nasıl başa çıkabilirim? Nasıl m1farklıdır:
m2 <- lmer(Obs ~ Treatment * Day + (Treatment|Subject), mydata)
m3 <- lmer(Obs ~ Treatment * Day + (Treatment:Subject), mydata)ve vardır m2ve m3(neden, değilse ve) eşdeğer?
Ayrıca, korelasyon yapısını (gibi correlation = corAR1) belirtmek istersem lme4 yerine nlme kullanmam gerekir mi? Tekrarlanan Ölçümlere göre , bir faktör üzerinde tekrarlanan ölçümlerle tekrarlanan ölçümler analizi için, kovaryans yapısı (aynı konunun ölçümleri arasındaki korelasyonun niteliği) önemlidir.
Tekrarlanan ANOVA ölçümleri yapmaya çalışırken, Tip II SS kullanmaya karar verdim; Bu hala geçerli mi, ve eğer öyleyse, bunu belirlemeye nasıl devam edebilirim?
İşte verilerin nasıl göründüğüne bir örnek:
mydata <- data.frame(
Subject = c(13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 29, 30, 31, 32, 33,
34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 62, 63, 64, 65, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
19, 20, 21, 22, 23, 24, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39,
40, 62, 63, 64, 65, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24,
29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 62, 63, 64, 65),
Day = c(rep(c("Day1", "Day3", "Day6"), each=28)),
Treatment = c(rep(c("B", "A", "C", "B", "C", "A", "A", "B", "A", "C", "B", "C",
"A", "A", "B", "A", "C", "B", "C", "A", "A"), each = 4)),
Obs = c(6.472687, 7.017110, 6.200715, 6.613928, 6.829968, 7.387583, 7.367293,
8.018853, 7.527408, 6.746739, 7.296910, 6.983360, 6.816621, 6.571689,
5.911261, 6.954988, 7.624122, 7.669865, 7.676225, 7.263593, 7.704737,
7.328716, 7.295610, 5.964180, 6.880814, 6.926342, 6.926342, 7.562293,
6.677607, 7.023526, 6.441864, 7.020875, 7.478931, 7.495336, 7.427709,
7.633020, 7.382091, 7.359731, 7.285889, 7.496863, 6.632403, 6.171196,
6.306012, 7.253833, 7.594852, 6.915225, 7.220147, 7.298227, 7.573612,
7.366550, 7.560513, 7.289078, 7.287802, 7.155336, 7.394452, 7.465383,
6.976048, 7.222966, 6.584153, 7.013223, 7.569905, 7.459185, 7.504068,
7.801867, 7.598728, 7.475841, 7.511873, 7.518384, 6.618589, 5.854754,
6.125749, 6.962720, 7.540600, 7.379861, 7.344189, 7.362815, 7.805802,
7.764172, 7.789844, 7.616437, NA, NA, NA, NA))