Als «mixed-model» getaggte Fragen

Gemischte (auch als mehrstufige oder hierarchische) Modelle sind lineare Modelle, die sowohl feste als auch zufällige Effekte enthalten. Sie werden verwendet, um longitudinale oder verschachtelte Daten zu modellieren.

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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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Analoga der Sensitivität und Spezifität für kontinuierliche Ergebnisse
Wie kann ich die Sensitivität und Spezifität (oder analoge Maßnahmen) eines kontinuierlichen diagnostischen Tests zur Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebnisses (z. B. Blutdruck) berechnen, ohne das Ergebnis zu dichotomisieren? Irgendwelche Ideen? Es scheint, dass Forscher dies mithilfe der Modellierung gemischter Effekte getan haben (siehe Link unten), aber ich bin mit ihrer …
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Modellierung eines gemischten Modells in JAGS / BUGS [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 7 Monaten . Ich bin derzeit dabei, ein Modell für die Vorhersage von Fußballergebnissen in JAGS zu implementieren. …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Grundlinienunterschiede in der RCT: Welche Variablen (falls vorhanden) sollten als Kovariaten aufgenommen werden?
Ich habe kürzlich eine Studie abgeschlossen, in der ich die Teilnehmer zufällig einer von zwei Behandlungsgruppen zugeordnet habe. Ich habe die Teilnehmer zu Studienbeginn, unmittelbar nach der Intervention, 1 Monat und 4 Monate an einer ziemlich großen Anzahl von Ergebnisvariablen getestet. Ich hatte vor, mehrere gemischte ANOVAs durchzuführen, um die …
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Ausgewogenes Design für wiederholte Maßnahmen
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 …
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Fehler beim Abrufen von Vorhersagen von einem lme-Objekt
Ich versuche, Vorhersagen für Beobachtungen von einem Objekt zu erhalten. Dies soll recht einfach sein. Da ich jedoch verschiedene Arten von Fehlern für verschiedene Versuche bekomme, scheint mir etwas zu fehlen. Mein Modell ist das folgende: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd + maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) + hiv_prev-1, …
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Stichprobenverteilung des Zufallseffektschätzers
Ich habe gelesen, dass die Verteilung für den Zufallseffektschätzer in lme4 stark verzerrt ist und aus diesem Grund keine Standardfehler gemeldet werden. Ich frage mich, ob jemand eine Referenz dafür liefern kann. Ich habe Zugang zu dem Buch von Bates und Pinherio, aber nicht zu Raudenbush und Bryk. Ein veröffentlichtes …
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