Чи "розділений сюжет" ANOVA з двома факторами такий же, як двостороння ANOVA з повторними заходами в одному факторі?

Чи є "розділений сюжет" ANOVA з двома факторами, ідентичним двосторонній ANOVA з повторними заходами в одному факторі? якщо ні, то в чому відмінність?

Випадок з коефіцієнтом між фактором та одним фактором повторної міри є одним із конкретних прикладів, що призводить до розбиття сюжетного проекту. У цьому випадку кожне спостереження (наприклад, учасник експерименту) спостерігається кілька разів. Один учасник - це один «цілий сюжет» (або блок). Є Nрізні учасники, які представляють Nрівні блокуючого фактора ID. Тепер одна група цільних ділянок обробляється відповідно до рівня 1 експериментального фактора A(скажімо, контрольної групи), інша група блоків обробляється відповідно до рівня 2 A(скажімо, вводять препарат).

Тепер кожен цілий блок розділений на кілька "підсхем". У кожному блоці ці піддіаграми обробляються відповідно до рівнів другого експериментального коефіцієнта B. У вашому випадку B- час, тому кожного учасника спостерігають під різними рівнями впливу часу, скажімо перед лікуванням, незабаром після цього, а потім знову деякий час.

Є три фактори: фактор блокування, фактор ID(між) та фактор A(всередині) B. IDє випадковим фактором, тобто його рівні не контролюються експериментатором, а є результатом випадкового вибіркового процесу. Самі рівні самі по собі не цікаві, і хочеться узагальнити результати за межами цих конкретних рівнів (зауважте, що "випадковий фактор" не надто чітко визначений. Я думаю, що є запис у блозі від Гельмана, якого я не можу знайти на даний момент ). Aі Bтим НЕ менш експериментальні (фіксовані) фактори у власному розумінні, їх рівні цікаві самі по собі, навмисно обраний, і повторюваністю зрозумів експериментатором. Отже, це 3-факторна конструкція з 1 спостереженням на комірку .ID $\times$ A $\times$ B

Важливо відзначити, що існує рівень вкладеності або плутаючи: Кожен рівень блокуючого фактора спостерігається тільки в одному стані між-фактора A, так IDі Aне перетинаються. Помилковим є те, що, навпаки, кожен рівень Aмістить лише підмножину рівнів від блокуючого фактора, але не всі вони. ( Bпроте, однак).

У сільськогосподарському плані (походження назви дизайну) одна ціла ділянка - це фактично одна ділянка землі, яка потім підрозділяється на розділені ділянки. У цьому випадку між фактором Aє той, яким важко маніпулювати - класичний приклад - зрошення, яке не можна легко застосувати по-іншому до невеликих ділянок. У тому ж дусі давати різні ліки одній і тій же людині в різний час часто неможливо (якщо людина виліковується після наркотику 1, то препарат 2 вже не можна перевіряти). З Bіншого боку, другим експериментальним фактором можна легко маніпулювати в межах одного цілого ділянки, класичним прикладом є різні добрива.

Як бачите, один цілий сюжет не повинен бути однією людиною, яку спостерігали кілька разів. Просто кожен сюжет - це однорідна сутність, яку можна розділити на піддіаграми, які в деякому відношенні є рівнозначними. У соціальних науках це може бути також одна група предметів, яка є приблизно однорідною щодо змінної неприємності, скажімо, соціально-економічного стану або тяжкості захворювання. У цьому випадку кожна людина в такій однорідній групі є роздвоєним сюжетом.

У подальшому читанні розбиті сюжетні проекти пояснюються тут або тут .

ANOVA з одним коефіцієнтом повторних заходів та одним фактором між групами ідентичний ANOVA з трьома факторами - колишнім коефіцієнтом повторних заходів, фактором між групами та фактором (ідентифікація респондентів), вкладеним у попередньому.

У SPSS для instanse три наступні команди еквівалентні:

(RM-ANOVA):
GLM time1 time2 time3 /*3 RM-factor variables*/
 BY group /*between-group factor*/
 /WSFACTOR= time 3 /*name the RM-factor of 3 levels*/  
 /WSDESIGN= time /*within-subject design is it*/
 /DESIGN= group /*between-subject design is group*/.

(Split-plot ANOVA):
GLM depvar /*dependent variable as concatenated of time1 time2 time3*/
 BY time /*variable indicating RM-levels*/ group subject
 /RANDOM= subject /*respondent is a random factor*/
 /DESIGN= group subject(group) /*subject nested in group*/ time time*group /*interaction*/.

(Split-plot via mixed models):
MIXED depvar
 BY time group subject
 /RANDOM= subject(group) /*respondent is a random factor nestes in group*/
 /FIXED= group time group*time.