Вопрос: Что является хорошим методом для проведения разовых тестов различий между групповыми средствами после корректировки на эффект ковариации?
Прототипный пример:
- Четыре группы, 30 участников на группу (например, четыре разные группы клинической психологии)
- Зависимая переменная является числовой (например, оценки интеллекта)
- Ковариат числовой (например, индекс социально-экономического статуса)
- Исследовательские вопросы касаются того, существенно ли отличаются пары групп от зависимой переменной после контроля ковариат
Смежные вопросы :
- Какой метод предпочтительнее?
- Какие реализации доступны в R?
- Существуют ли какие-либо общие ссылки на то, как ковариата меняет процедуры проведения специальных испытаний?
anova
multiple-comparisons
ancova
Джером англим
источник
источник
Ответы:
Множественное тестирование после ANCOVA или, в более общем случае, любого GLM, но сравнение теперь сосредоточено на скорректированных группах / лечении или предельных значениях (то есть, какими будут оценки, если группы не различаются по интересующему ковариату). Насколько мне известно, используются тесты Tukey HSD и Scheffé. Оба довольно консервативны и имеют тенденцию связывать частоту ошибок типа I. Последний предпочтителен в случае неравного размера выборки в каждой группе. Кажется, я помню, что некоторые люди также используют коррекцию Сидака на определенных контрастах (когда это, конечно, представляет интерес), поскольку она менее консервативна, чем коррекция Бонферрони.
Такие тесты легко доступны в
multcomp
пакете R (см.?glht
). Сопровождающая виньетка включает пример использования в случае простой линейной модели (раздел 2), но ее можно распространить на любую другую форму модели. Другие примеры можно найти вHH
пакетах (см.?MMC
). Несколько пакетов MCP и процедур передискретизации (рекомендуется для сильных выводов, но в них используется другой подход к коррекции для инфляции коэффициента ошибок типа I) также доступны вmulttest
пакете через Bioconductor , см. Ссылки (3–4). Окончательной ссылкой на множественное сравнение является книга тех же авторов: Dudoit S. и van der Laan, MJ, Процедуры множественного тестирования с приложениями к геномике (Springer, 2008).Ссылка 2 объясняет разницу между MCP в общем случае (ANOVA, работа с ненастроенными средствами) и ANCOVA. Есть также несколько статей, которые я не могу вспомнить на самом деле, но я посмотрю на них.
Другие полезные ссылки:
Первые две ссылки в SAS PROC связаны с MCP.
источник
Это интересный вопрос. Я думаю, что с этим нужно быть очень осторожным, так как большинство программ, которые делают пост-hoc сравнение после ANCOVA, делают это НО без поправок.
Тест Брайана Полсона-Тьюки (BPT) рекомендуется для парного сравнения по РЕГУЛИРОВАННЫМ средствам, другой процедурой может быть условный тест Тьюки-Крамера.
источник
Комбинируя простые методы, к которым вы можете легко получить доступ из R, и общие принципы, вы можете использовать HSD Tukey достаточно просто. Член ошибки от ANCOVA предоставит член ошибки для доверительных интервалов.
В коде R это было бы ...
(игнорируйте ошибку в результате, это просто означает, что ковариата не была оценена, чего вы хотите)
Это дает более узкие доверительные интервалы, чем вы получаете, если вы запускаете модель без покрытия ... как и ожидалось.
Любая специальная техника, которая полагается на остатки от модели для дисперсии ошибок, может быть легко использована.
источник
Почему ты доставляешь себе столько хлопот и путаешь себя?
Вы можете проконсультироваться с Энди Филдом по изучению статистики, используя SPSS (3-е издание), стр. 401-404.
Используя функцию контрастов или опцию сравнения основных эффектов, вы можете легко выполнить специальные действия для скорректированных средств после учета ковариации.
источник