Uma ANOVA de "plotagem dividida" com dois fatores é idêntica à ANOVA de duas vias com medidas repetidas em um fator? se não, qual é a distinção?
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Uma ANOVA de "plotagem dividida" com dois fatores é idêntica à ANOVA de duas vias com medidas repetidas em um fator? se não, qual é a distinção?
O caso com um fator entre e um fator de medidas repetidas é um exemplo específico que leva a um design de plotagem dividida. Nesse caso, cada unidade observacional (por exemplo, um participante de um experimento) é observada várias vezes. Um participante é um "enredo inteiro" (ou bloco). Existem N
diferentes participantes, representando os N
níveis do fator de bloqueio ID
. Agora, um grupo de parcelas inteiras é tratado de acordo com o nível 1 de um fator experimental A
(digamos, um grupo de controle), outro grupo de blocos é tratado de acordo com o nível 2 de A
(digamos, é administrado um medicamento).
Agora, cada bloco inteiro é dividido em várias "subparcelas". Dentro de cada bloco inteiro, essas subparcelas são tratadas de acordo com os níveis de um segundo fator experimental B
. No seu caso, B
é tempo, então cada participante é observado sob diferentes níveis da influência do tempo, digamos antes do tratamento, logo depois e depois novamente.
Existem três fatores: o fator de bloqueio ID
, o fator (entre) A
e o fator (dentro) B
. ID
é um fator aleatório, o que significa que seus níveis não são controlados pelo pesquisador, mas são o resultado de um processo de amostragem aleatória. Os níveis em si não são interessantes por si só, e se deseja generalizar os resultados além desses níveis específicos (observe que "fator aleatório" não é super bem definido, acho que há uma entrada de blog de Gelman que não consigo encontrar no momento ) A
e, B
no entanto, são fatores experimentais (fixos) no sentido adequado, seus níveis são interessantes per se, escolhidos intencionalmente e realizados repetidamente pelo pesquisador. Portanto, este é um projeto de 3 fatores com 1 uma observação por célula .ID
A
B
É importante ressaltar que há um nível de aninhamento ou confusão: cada nível do fator de bloqueio é observado apenas em uma condição do fator intermediário A
, portanto, ID
e A
não é cruzado. O desconcertante é que, inversamente, cada nível A
contém apenas um subconjunto de níveis do fator de bloqueio, mas não todos. ( B
faz, no entanto).
Em termos agrícolas (a origem do nome do projeto), uma parcela inteira é na verdade uma área de terra que é subdividida em parcelas subdivididas. Nesse caso, o fator intermediário A
é difícil de manipular - o exemplo clássico é a irrigação, que não pode ser facilmente aplicada de maneira diferente a pequenas parcelas. Na mesma linha, administrar medicamentos diferentes para a mesma pessoa em momentos diferentes geralmente não é possível (se a pessoa for curada após o medicamento 1, o medicamento 2 não poderá mais ser testado). O segundo fator experimental B
, por outro lado, pode ser facilmente manipulado dentro de uma parcela inteira, sendo o exemplo clássico diferentes fertilizantes.
Como você pode ver, um gráfico inteiro não precisa ser uma pessoa observada várias vezes. É que cada parcela inteira é uma entidade homogênea que pode ser dividida em subparcelas que são equivalentes em algum aspecto. Nas ciências sociais, também poderia ser um grupo de sujeitos que é aproximadamente homogêneo em relação a uma variável incômoda, como status socioeconômico ou gravidade da doença. Nesse caso, cada pessoa dentro de um grupo tão homogêneo é então uma parcela dividida.
Como uma leitura adicional, os projetos de plotagem dividida são explicados aqui ou aqui .
A ANOVA com um fator de medidas repetidas e um fator entre grupos é idêntica à ANOVA com 3 fatores - o fator de medidas repetidas anteriormente, o fator entre grupos e o fator de sujeitos (ID dos respondentes) aninhado no anterior.
No SPSS, por exemplo, três comandos a seguir são equivalentes:
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