Pytania oznaczone «repeated-measures»

Dane o powtarzanych pomiarach pojawiają się, gdy więcej niż jeden pomiar jest zbierany w tej samej jednostce (np. Badany). Użyj tego znacznika do RM-ANOVA razem ze znacznikiem [anova].

46
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie

Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...

regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
38
Czy prawidłowe jest uwzględnienie miary wyjściowej jako zmiennej kontrolnej podczas testowania wpływu zmiennej niezależnej na wyniki zmian?

Próbuję uruchomić regresję OLS: DV: Zmiana masy ciała w ciągu roku (waga początkowa - waga końcowa) IV: Czy ćwiczysz czy nie. Wydaje się jednak rozsądne, że cięższe osoby będą tracić więcej masy na jednostkę ćwiczeń niż osoby szczuplejsze. Dlatego chciałem dołączyć zmienną kontrolną: CV:...

regression repeated-measures least-squares change-scores
34
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?

Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow...

r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture
28
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer

Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
21
Pokazuje, że 100 pomiarów dla 5 pacjentów dostarcza znacznie mniej informacji niż 5 pomiarów dla 100 pacjentów

Na konferencji usłyszałem następujące oświadczenie: 100 pomiarów dla 5 osób dostarcza znacznie mniej informacji niż 5 pomiarów dla 100 osób. To trochę oczywiste, że to prawda, ale zastanawiałem się, jak można to udowodnić matematycznie ... Myślę, że można zastosować liniowy model mieszany....

mixed-model variance repeated-measures sample-size intraclass-correlation