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¿Entre / dentro de temas de análisis (con múltiples variables dependientes): Multi nivel experto alrededor?

Tengo los siguientes datos experimentales y desesperadamente falta de asesoramiento de expertos:

  • De un total de 60 Sujetos, 20 son asignados al azar a uno de tres condiciones (1X3) durante el tratamiento

  • Cada sujeto realiza seis tareas en orden aleatorio. Esto es debido a que no tenía acceso a un número suficiente de sujetos de tener un objeto de realizar una tarea por tratamiento.

  • Hay tres variables dependientes. Las variables dependientes se basan en los resultados de la tarea y que están relacionadas con la condición de tratamiento.

  • Tengo que controlar por el hecho de que la tarea de los resultados no son independientes dentro de los temas (refiriéndose a la 3 * 6 resultados por parte de cada sujeto)

  • Sujetos concretos de las variables debe ser controlado, ya que supuestamente influyen en la tarea de comportamiento (por ejemplo, género, participación de productos)

A mi asesor de tesis el primero en sugerir un MANCOVA modelo para el análisis, pero después de leer en el tema, no me parece apropiado en todo ya que no cuenta para el tema de error.

Sin embargo, quiero hacer las cosas correctamente. Creo que el modelo correcto sería un multi-nivel de modelo, pero me es muy difícil encontrar información de cómo hacer mi diseño en un modelo multinivel. He incluso problemas para formular mi diseño en un modelo multinivel, si sólo tengo una variable dependiente. Te agradecería mucho un poco de ayuda: ¿Qué sería de mi modelo de aspecto, donde puedo leer acerca de mi problema específico. Gracias.

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kbrinley Puntos 664

Yo no sé si califica como un experto, para tomar con un grano de sal. Basado en lo que usted dice, los modelos más complejos, lo que es correcto/control para (casi) todo lo que sería algo parecido a esto.

Denotando cada variable dependiente por $y_{1}, y_{2}$$y_{3}$, lo que denota el tratamiento asignado a los sujetos $i$ $T_{i,1}, T_{i,2}$ $T_{i,3}$ y el rendimiento de cada una de las tareas por parte de los sujetos $i$$t_{i,1}, t_{i,2}, ..., t_{i,6}$, tenemos:

$[y_{i,1}, y_{i,2}, y_{i,3}]$ ~ $ N([\mu_{i,1}, \mu_{i,2}, \mu_{i,3}], \sigma^{2})$

Ahora, usted tiene una normal multivariante y usted puede modelar la varianza como correlación entre cada una distribución marginal.

También, usted puede tener una distribución multivariante en los medios y el modelo como se correlacionó así.

Tal vez usted necesitará algo como la inversa de la distribución de wishart (supongo). Me gustaría echar un vistazo al libro de Gelman y de la Colina sobre Modelos Multinivel, ya que tienen un cierto debate sobre el uso de la inversa Wishart de las distribuciones de los priores.

En cualquier caso, me parece que para ser un modelo complejo. Me gustaría ir primero con un modelo simple, no para la corrección de correlación entre las variables dependientes (es decir, ejecutar 3 análisis por separado) ni para la corrección de las variables independientes (dentro de error que se menciona). Entonces, me gustaría evaluar el ajuste del modelo y, si existe un claro margen de mejora con un análisis multinivel, me gustaría pasar a la simple multinivel modelo de corrección para la correlación dentro de sujeto. Y luego, si es necesario, I"d mover en un multinivel modelo como el que he descrito.

No estoy muy seguro de si eso es lo que estás buscando. Espero que ayude un poco.

ps.: Gelman tiene algunos documentos relacionados con anova y multinivel que te pueden ayudar.

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