Kann ein Design mit wiederholten Maßnahmen nicht zeitlicher Natur sein?

Immer wenn ich in verschiedenen Büchern und auf Webseiten über wiederholte Messungen oder das Design innerhalb von Themen lese, wird immer ein Beispiel für die Gestaltung von Längs- oder wiederholten Messungen genannt (z. B. werden Personen mehrmals am Tag auf derselben Skala gemessen). Für mein Experiment habe ich Menschen eine Reihe verschiedener Bilder in zufälliger Reihenfolge gezeigt und diese Bilder dann in verschiedene Kategorien gruppiert. Ist dies ein Beispiel für eine wiederholte Messung oder ein Design innerhalb von Subjekten, dh kann ich eine ANOVA mit wiederholten Messungen (innerhalb von Subjekten) für meine Daten verwenden (vorausgesetzt, sie erfüllt alle Grundannahmen)?

anova repeated-measures

— Speldosa
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Sie scheinen hier ZWEI Formen der Abhängigkeit zu haben: Nach Person und Kategorie. Sie benötigen also wahrscheinlich ein Mehrebenenmodell, um beides zu berücksichtigen

— Peter Flom

Traditionell kann Ihr Design als Design mit wiederholten Messungen behandelt werden, bei dem Sie die Person als Einheit wiederholter Beobachtung behandeln und die Bilder in jeder Kategorie als homogene Replikationen voneinander behandeln, sie zu einem Mittelwert zusammenfassen und die Kategorie als eine behandeln Innerhalb-Ss-Variable.

Wie Peter Flom bemerkt, ist es jedoch möglich (wahrscheinlich?), Dass die Variabilität innerhalb der Kategorie in Ihren Bildern berücksichtigt werden sollte. In diesem Fall möchten Sie zu einem Modellierungskontext mit gemischten Effekten wechseln, in dem Sie die Kategorie als festen Effekt behandeln und sowohl Personen- als auch Kategorietoken als gekreuzte zufällige Effekte. Zur Erklärung siehe Baayen et al. 2008 .

— Mike Lawrence
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Danke für den Hinweis! Ich habe es ausgedruckt und werde heute Abend meine Zähne darin versenken.

— Speldosa

Das ist eine gute Referenz. Besonders hilfreich, da auch Ihre Faktoren gekreuzt werden. Gelman und Hill 2007 Teil 2, wenn Sie eine langsamere Ausstellung wünschen.

— Conjugateprior

@Mike Lawrence Wenn Sie also einen Modellierungsansatz mit gemischten Effekten wählen, reduzieren Sie Ihre Daten (in diesem Fall für Subjekt und Kategorie) nicht auf einen einzigen Mittelwert, sondern verwenden alle Beobachtungen? Ich verfolge für einige meiner Daten einen Signalerkennungsansatz, und Sie können offensichtlich nicht über Konzepte wie "Trefferquote minus Fehlalarmquote" für einzelne Beobachtungen sprechen. In der Arbeit wird auch erwähnt, dass dieses Modell robust gegen Verstöße gegen Sphärizität und Homoskadastizität ist. Bedeutet dies, dass ich meine bevorstehende Frage nach Alternativen zu RM-ANOVA bei Nicht-Sphärizität von Daten stornieren kann?

— Speldosa

@Spledosa, Wenn Sie Modelle mit gemischten Effekten verwenden, möchten Sie Ihre Daten in ihrem unformatierten Testformat behalten. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Rohdaten binomischer Natur sind (siehe: sciencedirect.com/science/article/pii/S0749596X07001283 ), was durch die Tatsache impliziert wird, dass Sie in Ihrem Kommentar auf die Signalerkennungstheorie verweisen.

— Mike Lawrence

@Spledosa, In Bezug auf SDT in Modellen mit gemischten Effekten siehe springerlink.com/content/71p13107473qh842 , in dem erklärt wird, dass bei einem Modell mit gemischten Effekten responseals DV Effekte, die realityals IV interagieren , Auswirkungen auf d 'und Effekte widerspiegeln Dies beinhaltet keine realityAuswirkungen auf das Kriterium.

— Mike Lawrence