Различия между MANOVA и повторными измерениями ANOVA?

26
  • В чем разница между повторным измерением ANOVA над каким-либо фактором (скажем, экспериментальным условием) и MANOVA?
  • В частности, один веб-сайт, на который я наткнулся, предположил, что MANOVA не делает того же предположения о сферичности, что и повторные измерения ANOVA, верно?
    • Если так, то почему бы не всегда использовать MANOVA?
  • Я пытаюсь провести повторные измерения ANOVA с несколькими DV, какой подход подходит?
anova repeated-measures manova sphericity russellpierce
источник
2
Многофакторный подход к повторным измерениям не рассматривает каждый факторный уровень как отдельный DV. Вместо этого он рассматривает все уникальные различия между уровнями факторов как отдельные DV, а затем проверяет гипотезу о том, что теоретическим центроидом этих DV является 0-вектор. Если имеется уровней, то имеется p более 2 различий и p - 1 уникальных различий (включая p - 1 различных уровней факторов). пп-1п-1
Каракал
Я отредактировал вопрос, чтобы удалить оскорбительную фразу, но я не уверен, что полностью понимаю ваш комментарий, и кажется, что это может быть уместным, чтобы прояснить его в качестве ответа на первый вопрос с пулевым пунктом.
Расселпирс
3
Глава 13 Maxwell & Delaney (2004) «Планирование экспериментов и анализ данных» содержит подробное описание ответов, которые вы ищете в первых двух пунктах.
Каракал
Очень ясное и краткое обсуждение дано в «Руководстве Блаффера по ... Сферичности » Энди Филда. Смотрите также Введение в сферичность Тома Багули.
говорит амеба, восстанови Монику

Ответы:

16

Наличие нескольких повторных измерений видеоустройств можно применить одномерный подход (называемый также повторными измерениями в буквальном смысле слова или разделения участка захода на посадку) или многомерный подход (или Manova). В одномерном подходе уровни RM рассматриваются как отклонения от одной переменной, их среднего уровня. В многомерном подходе уровни RM рассматриваются как ковариаты друг друга. Однофакторный подход требует допущения сферичности, а многомерный - нет, и поэтому он становится все более популярным. Тем не менее, он тратит больше DFи, следовательно, нуждается в большем размере выборки. Кроме того, одномерный подход сохраняет свою популярность, потому что он обобщает до смешанных моделей. Насколько мне известно, когда предположение о сферичности (и за пределами ожидания более общего предположения о составной симметрии) содержит результаты обоих подходов, они очень похожи.

ttnphns
источник
5

dd

Следствием этого является то, что ANOVA и MANOVA "предпочитают" разные альтернативы. Так что используйте MANOVA, если вы хотите отклонить большие длины Махаланобиса среднего вектора, в то время как используйте ANOVA, если вы хотите отклонить большие евклидовы длины.

Но если ковариационная матрица сферическая, оба критерия совпадают, так что в этом случае результаты ANOVA и MANOVA также совпадают (хотя и асимптотически), как указано в ttnphns.

Хорст Грюнбуш
источник
4

Я предпочитаю модель повторных измерений. Не только легче интерпретировать результаты, но и более гибко, поскольку вы можете указать ковариационную структуру.

Эта ссылка может быть полезна, поскольку она работает на примере: Mixed или MANOVA

лощина
источник
1
Я полагаю, под «моделью повторных измерений» вы подразумеваете смешанную модель (как в приведенной вами ссылке). Здесь действительно важно быть конкретным: вы НЕ предпочитаете повторные измерения ANOVA (как в вопросе), вы предпочитаете смешанные модели для повторных измерений. И, как указано в сообщении в блоге, смешанные модели действительно предпочтительнее в большинстве случаев.
wolf.rauch
1
Ссылка на ссылку изменилась; теперь его можно найти здесь . С другой стороны, я думаю, что справедливо считать RM ANOVA частным случаем линейных смешанных моделей.
gung - Восстановить Монику
Да, модель с повторными измерениями - это смешанная модель. Можно увидеть главу в SAS для смешанных моделей.
Глен
2
Модель с повторными измерениями является частным случаем смешанной модели. Но я думаю, что очень важно подчеркнуть, что они не одинаковы. PROC MIXED в SAS может реализовывать модели, заметно отличающиеся от повторных измерений ANOVA. SAS имеет тенденцию скрывать эти различия в своих результатах, что приводит к тому, что пользователи интерпретируют смешанные модели не иначе, как повторяющиеся измерения ANOVA. Я просто перезвоню здесь, чтобы сказать, что осторожность оправдана, и пользователи PROC MIXED должны быть осторожны, чтобы быть уверенными, что они точно знают, что они делают.
Расселпирс