Ausgewogenes Design für wiederholte Maßnahmen


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Okay, das ist mein Problem:

  • Ich habe 12 Teilnehmer.
  • Jeder Teilnehmer verbrachte drei Nächte in meinem Labor mit einer Reaktionszeitaufgabe zu vier Zeitpunkten in der Nacht (12, 1, 2 und 3 Uhr), wobei zwischen diesen Nächten jeweils eine Woche lag.
  • Jede Nacht wurde jeder Teilnehmer einer von drei experimentellen Bedingungen ausgesetzt, so dass jeder Teilnehmer jede Bedingung am Ende der drei Wochen erfüllte, wobei jedoch die Reihenfolge der Bedingungen vollständig über die Probanden ausgewogen war.

Am Ende habe ich also für jeden Teilnehmer für jede Bedingung vier mittlere Reaktionszeiten.

Ich wollte ein lineares gemischtes Modell mit Bedingung und Zeitpunkt während der Nacht und der Wechselwirkung von Bedingung * Zeitpunkt als festen Effekten verwenden (da ich erwarte, dass die Reaktionszeit bei einer der drei Bedingungen während der Nacht weniger abnimmt). Als zufälligen Effekt wollte ich ein Thema einbeziehen, bin mir aber nicht sicher, wie ich dies in SPSS tun würde und ob ein gemischtes Modell der richtige Weg ist.

Kann mir jemand ein paar Tipps geben, wie ich vorgehen soll? Ich würde es wirklich schätzen!

Danke im Voraus

Antworten:


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Sie müssen keine Kovarianzstruktur angeben, und es wird dringend davon abgeraten: Wenn Sie die falsche Struktur auswählen, verpassen Sie möglicherweise den angestrebten Typ-I-Fehler. Verwenden Sie stattdessen das hier beschriebene Verfahren . Es ist eine Verallgemeinerung der ANOVA für unbekannte Kovarianzmatrizen und sogar anwendbar, wenn es mehr wiederholte Messungen als unabhängige Probanden gibt.

Leider ist es (noch) nicht in SPSS implementiert. Es gibt jedoch SAS-Makros . Sehen Sie, wie hld-f2.sasverwendet wird.


Ist Ihnen eine RUmsetzung dieser Idee bekannt?
Henrik

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Wenn Sie die Kovarianzstruktur einfach als zusammengesetzte Symmetrie modellieren möchten, sollten die Ergebnisse der Modellierung gemischter Effekte und der ANOVA mit wiederholten Messungen übereinstimmen, wenn die Daten ausgeglichen sind und nicht fehlen. Wenn Sie die Kovarianzstruktur als etwas anderes modellieren möchten (z. B. unstrukturiert oder autoregressiv), müssen Sie die Modellierung mit gemischten Effekten verwenden.

Woher wissen Sie, welche Kovarianzstruktur verwendet werden soll? Zeichnen Sie zunächst die Daten und sehen Sie, ob sich die Varianz / Korrelation über Nacht merklich ändert. Zweitens berechnen Sie eine Kovarianzmatrix, um festzustellen, ob die (Co-) Varianz über Nacht konstant bleibt. Drittens überprüfen Sie das Journal, an das Sie Ihren Artikel senden möchten. Bevorzugt es fortgeschrittene oder konventionelle Techniken? Wenn die Zeitschrift nur Artikel mit ANOVAs veröffentlicht, möchten Sie möglicherweise auch bei ANOVA bleiben (es sei denn, Sie möchten die Verwendung einer alternativen Kovarianzstruktur auf der Grundlage der Modellierung mit gemischten Effekten rechtfertigen).

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