Als «repeated-measures» getaggte Fragen

Daten zu wiederholten Messungen treten auf, wenn mehr als eine Messung an derselben Einheit (z. B. Subjekt) erfasst wird. Verwenden Sie dieses Tag für RM-ANOVA zusammen mit dem [anova] -Tag.

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Längsvergleich zweier Verteilungen
Ich habe die Testergebnisse einer Blutuntersuchung, die 2500 Personen viermal im Abstand von sechs Monaten verabreicht wurde. Die Ergebnisse bestehen hauptsächlich aus zwei Messungen der Immunantwort - eine in Gegenwart bestimmter Tuberkulose-Antigene, eine in Abwesenheit. Derzeit wird jeder Test entweder positiv oder negativ bewertet, basierend auf dem Unterschied zwischen der …
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Schätzung der Variabilität über die Zeit
Ich habe einen Datensatz, der ~ 7.500 Blutuntersuchungen von ~ 2.500 Personen enthält. Ich versuche herauszufinden, ob die Variabilität der Blutuntersuchungen mit der Zeit zwischen zwei Tests zunimmt oder abnimmt. Zum Beispiel: Ich ziehe Ihr Blut für den Basistest und ziehe dann sofort eine zweite Probe. Sechs Monate später ziehe …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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So behandeln Sie mehrere Datenpunkte pro Subjekt richtig
Ich diskutiere derzeit mit jemandem darüber, wie Daten mit mehreren Messungen für jedes Subjekt richtig behandelt werden können. In diesem Fall wurden für jedes Subjekt innerhalb kurzer Zeit Daten für unterschiedliche Bedingungen innerhalb jedes Subjekts gesammelt. Alle Messungen erfassen genau dieselbe Variable, nur mehrere. Eine Möglichkeit besteht nun darin, die …
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Bakterien, die nach mehreren Oberflächenkontakten an den Fingern aufgenommen wurden: nicht normale Daten, wiederholte Messungen, gekreuzte Teilnehmer
Intro Ich habe Teilnehmer, die unter zwei Bedingungen wiederholt kontaminierte Oberflächen mit E. coli berühren ( A = Handschuhe tragen, B = keine Handschuhe). Ich möchte wissen, ob es einen Unterschied zwischen der Menge an Bakterien auf ihren Fingerspitzen mit und ohne Handschuhe gibt, aber auch zwischen der Anzahl der …
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Entwickeln Sie einen statistischen Test, um zwei Produkte zu unterscheiden
Ich habe einen Datensatz aus einer Kundenumfrage und möchte einen statistischen Test durchführen, um festzustellen, ob zwischen Produkt 1 und Produkt 2 ein Signifikanzunterschied besteht. Hier ist ein Datensatz mit Kundenbewertungen. Die Rate ist von sehr schlecht, schlecht, okay, gut bis sehr gut. customer product1 product2 1 very good very …
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Welches Modell für einen herausfordernden Datensatz? (Hunderte von Zeitreihen mit viel Verschachtelung)
Ich habe einen ziemlich komplizierten Datensatz zu analysieren und kann keine gute Lösung dafür finden. Hier ist das Ding: 1. Die Rohdaten sind im Wesentlichen Insekten-Song-Aufnahmen. Jedes Lied besteht aus mehreren Bursts und jeder Burst aus Untereinheiten. Alle Personen wurden 5 Minuten lang aufgezeichnet. Die Anzahl der Bursts und ihre …
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Verständnis der ANOVA-Annahmen für wiederholte Messungen zur korrekten Interpretation der SPSS-Ausgabe
Ich untersuche, ob unterschiedliche Belohnungsbedingungen die Aufgabenleistung beeinflussen können. Ich habe Daten aus einer kleinen Studie mit zwei Gruppen mit jeweils n = 20. Ich habe Daten zu einer Aufgabe gesammelt, die Leistung unter 3 verschiedenen "Belohnungsbedingungen" beinhaltete. Die Aufgabe umfasste die Ausführung in jeder der drei Bedingungen zweimal, jedoch …
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