Ich habe eine Frage zur Ausgabe von {car} Anova. Ich möchte eine einfache ANOVA mit 2×2 wiederholten Messungen unter Verwendung des multivariaten Ansatzes ausführen. Ich kann das (geänderte) Beispiel auf der Hilfeseite von Anova {car} ausführen: 

phase <- factor(rep(c("pretest", "posttest", "followup"), c(5, 5, 5)), levels=c("pretest", "posttest", "followup")) hour <- ordered(rep(1:5, 3)) idata <- data.frame(phase, hour) idata mod.ok <- lm(cbind(pre.1, pre.2, pre.3, pre.4, pre.5, post.1, post.2, post.3, post.4, post.5, fup.1, fup.2, fup.3, fup.4, fup.5) ~ 1, data=OBrienKaiser) (av.ok <- Anova(mod.ok, idata=idata, idesign=~phase*hour) ) b<-summary(av.ok)

Dies ergibt die folgende (verkürzte) Ausgabe 

Univariate Type III Repeated-Measures ANOVA Assuming Sphericity SS num Df Error SS den Df F Pr(>F) (Intercept) 7260.0 1 603.33 15 180.4972 9.100e-10 *** phase 167.5 2 169.17 30 14.8522 3.286e-05 *** hour 106.3 4 73.71 60 21.6309 4.360e-11 *** phase:hour 11.1 8 122.92 120 1.3525 0.2245 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Mauchly Tests for Sphericity Test statistic p-value phase 0.70470 0.086304 hour 0.11516 0.000718 phase:hour 0.01139 0.027376 Greenhouse-Geisser and Huynh-Feldt Corrections for Departure from Sphericity GG eps Pr(>F[GG]) phase 0.77202 0.0001891 *** hour 0.49842 1.578e-06 *** phase:hour 0.51297 0.2602357 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 HF eps Pr(>F[HF]) phase 0.84367 0.0001089 *** hour 0.57470 3.161e-07 *** phase:hour 0.73031 0.2439922 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Bei meinen Daten (siehe unten) fehlt jedoch die Greenhouse-Geisser-Ausgabe: 

 h2 <- structure(list(A1neg = c(-8.427556992, 1.20452559, -14.331842422, -10.428559303, 1.750265002, 9.388166428, 0.790130436, -1.592002392, 0.539065838, -3.758603573, 8.391399384), B1neg = c(-12.188085556, -1.964554906, -12.247328758, -7.326891422, -0.961694896, -1.048453212, -4.225459576, 0.173920691, 1.876976371, -9.11947155, -1.706287026 ), A1pos = c(-0.660317183, 3.498036146, 22.003242493, 19.905063629, -3.124288321, 11.968006134, 5.838645935, 5.140467644, 5.154311657, 2.298083067, 1.164232969), B1pos = c(-12.805168152, -1.550003886, 45.990013123, 15.915545464, -1.67797184, 7.565258026, 10.635170937, 12.769438744, 11.738276482, 4.544145107, 0.230011433)), .Names = c("A1neg", "B1neg", "A1pos", "B1pos"), class = "data.frame", row.names = c("1", "11", "21", "31", "41", "51", "61", "71", "81", "91", "101")) condition <- ordered(rep(c("A", "B"), c(2)), levels=c("A", "B")) reg <- factor(rep(c("neg", "pos"), c(2,2)), levels=c("neg", "pos")) idata<-data.frame(condition, reg) idata mod.ok<-lm(cbind( A1neg,B1neg,A1pos,B1pos) ~ 1, data=h2) (av.ok<-Anova(mod.ok, idata=idata, idesign=~condition*reg)) summary(av.ok)

Dies gibt: 

Univariate Type III Repeated-Measures ANOVA Assuming Sphericity SS num Df Error SS den Df F Pr(>F) (Intercept) 233.35 1 995.14 10 2.3449 0.15669 condition 3.32 1 373.00 10 0.0891 0.77143 reg 1220.66 1 2135.77 10 5.7153 0.03791 * condition:reg 62.48 1 176.90 10 3.5318 0.08963 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 >

Haben Sie Ideen, was ist schief gelaufen?

Antwort

Es ist nichts schiefgegangen. Das Programm hat genau das getan, was es tun sollte. Dies liegt daran, dass Sie in Ihrem Beispiel nur ein 2×2-Fakultätsdesign haben. Mauchlys Test auf Sphärizität vergleicht die Unterschiede zwischen den Niveaus der Faktoren für wiederholte Messungen. Eine andere Sichtweise ist die Kovarianzmatrix im Design für wiederholte Messungen. Wenn Sie ein 2×2-Design haben, gibt es nur eine Kovarianz. Sehen Sie sich die folgende Varianz-Kovarianz-Matrix an (wobei $ A1 $ und $ A2 $ sind die wiederholten Messungen):

$$ \ left (\ begin {array} {ccc} Var (A1) & Cov (A1, A2) \\ Cov (A2, A1) & Var (A2) \ end {array} \ right) $$

Es gibt nur eine Kovarianz (Kovarianz) ist symmetrisch), nämlich $ Cov (A1, A2) = Cov (A2, A1) $. Daher gibt es nur eine Varianz der Differenz $ Var (A1-A2) $. Also: In einem 2×2-Design wird die Sphärizitätsannahme immer erfüllt . Aus diesem Grund berechnet die Funktion summary.Anova.mlm den Mauchly-Test nicht und es werden keine Greenhouse-Geisser-Korrekturen in der Ausgabe angegeben. Hier finden Sie eine sehr gute Erklärung für die Sphärizität, und Ihr Problem wird ebenfalls erwähnt (Abschnitt „Komplikationen“).

Sehen Sie, was passiert, wenn wir Ihrem Beispiel eine weitere Ebene hinzufügen (ich habe die Daten für erstellt „C“): 

h2 <- structure(list(A1neg = c(-8.427556992, 1.20452559, -14.331842422, -10.428559303, 1.750265002, 9.388166428, 0.790130436, -1.592002392, 0.539065838, -3.758603573, 8.391399384), B1neg = c(-12.188085556, -1.964554906, -12.247328758, -7.326891422, -0.961694896, -1.048453212, -4.225459576, 0.173920691, 1.876976371, -9.11947155, -1.706287026), C1neg = c(1.750265002, 0.539065838, 1.20452559, 8.391399384, -3.758603573, -7.326891422, 0.790130436, -9.11947155, -1.592002392, -12.188085556, -10.428559303), A1pos = c(-0.660317183, 3.498036146, 22.003242493, 19.905063629, -3.124288321, 11.968006134, 5.838645935, 5.140467644, 5.154311657, 2.298083067, 1.164232969), B1pos = c(-12.805168152, -1.550003886, 45.990013123, 15.915545464, -1.67797184, 7.565258026, 10.635170937, 12.769438744, 11.738276482, 4.544145107, 0.230011433), C1pos= c(-1.550003886, 1.164232969, 11.738276482, 5.838645935, -12.805168152, -0.660317183, 22.003242493, 19.905063629, 0.230011433, 7.565258026, 5.154311657)), .Names = c("A1neg", "B1neg", "C1neg", "A1pos", "B1pos", "C1pos"), class = "data.frame", row.names = c("1", "11", "21", "31", "41", "51", "61", "71", "81", "91", "101")) condition <- ordered(rep(c("A", "B", "C"), c(2)), levels=c("A", "B", "C")) reg <- factor(rep(c("neg", "pos"), c(3,3)), levels=c("neg", "pos")) idata<-data.frame(condition, reg) idata mod.ok<-lm(cbind(A1neg,B1neg,C1neg, A1pos,B1pos,C1pos) ~ 1, data=h2) (av.ok<-Anova(mod.ok, idata=idata, idesign=~condition*reg)) summary(av.ok)

Jetzt zeigt die Ausgabe Mauchlys Test und die Greenhouse-Geisser-Korrektur. 

Univariate Type III Repeated-Measures ANOVA Assuming Sphericity SS num Df Error SS den Df F Pr(>F) (Intercept) 248.91 1 1158.47 10 2.1486 0.17342 condition 20.52 2 875.91 20 0.2342 0.79333 reg 1571.69 1 1789.74 10 8.7817 0.01421 * condition:reg 82.27 2 1244.02 20 0.6613 0.52710 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Mauchly Tests for Sphericity Test statistic p-value condition 0.97043 0.87365 condition:reg 0.48792 0.03959 Greenhouse-Geisser and Huynh-Feldt Corrections for Departure from Sphericity GG eps Pr(>F[GG]) condition 0.97128 0.7872 condition:reg 0.66134 0.4719 HF eps Pr(>F[HF]) condition 1.20188 0.7933 condition:reg 0.72312 0.4838

Kommentare

  • Perfekt, vielen Dank für die Erklärung und die Bereitstellung des Links.
  • @RubenReal You ‚ sind willkommen. Ich bin froh, dass ich helfen konnte.

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