タグ付けされた質問 「anova」

私は最近、実現します混合モデルの相関構造を複合対称に設定すると、ランダムファクターとしてのサブジェクトのみと固定ファクターとしての他のファクターを持つ混合モデルはANOVAと同等であるわかりました。 したがって、混合（つまり、分割プロット）分散分析のコンテキストで複合対称性が何を意味するかを知りたいと思います。 複合対称性に加えlmeて、次のような他のタイプの相関構造を提供します corSymm 追加の構造のない一般的な相関行列。 または異なるタイプの空間相関。 したがって、設計された実験のコンテキストで（被験者間および被験者内因子を使用して）使用することが推奨される他のタイプの相関構造について、関連する質問がありますか？ 答えが異なる相関構造のいくつかの参照を指すことができれば素晴らしいでしょう。

35 correlation  anova  mixed-model  lme4-nlme 

皆さん、私は説明できない奇妙なことに気づきました、できますか？要約すると、ロジスティック回帰モデルで信頼区間を計算する手動のアプローチとR関数confint()は異なる結果をもたらします。 Hosmer＆LemeshowのApplied Logistic Regression（第2版）を行ってきました。第3章には、オッズ比と95％の信頼区間を計算する例があります。Rを使用すると、モデルを簡単に再現できます。 Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -0.8408 0.2551 -3.296 0.00098 *** as.factor(dataset$dich.age)1 2.0935 0.5285 3.961 7.46e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

次のドキュメントからanova()： オブジェクトのシーケンスが与えられると、「anova」は指定された順序でモデルを互いにテストします... モデルを互いにテストすることはどういう意味ですか？そして、なぜ順序が重要なのですか？ GenABELチュートリアルの例を次に示します。 > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2)) > modelRec = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=3)) anova(modelAdd, modelGen, test="Chisq") Analysis of Variance Table Model 1: qt ~ as.numeric(snp1) Model 2: qt ~ snp1 Res.Df RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi) 1 2372 2320 2 2371 2320 1 0.0489 0.82 anova(modelDom, …

32 r  anova 

実験データセットを分析しています。データは、治療タイプと二項式の結果のペアベクトルで構成されます。 Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... 結果列の1は成功を示し、0は失敗を示します。治療が結果を大きく変えるかどうかを知りたいです。4回の異なる治療があり、各実験は何度も繰り返されます（各治療で2000回）。 私の質問は、ANOVAを使用してバイナリの結果を分析できますか？または、二項データをチェックするためにカイ二乗検定を使用する必要がありますか？カイ2乗は割合が均等に分割されると仮定しているようですが、そうではありません。別のアイデアは、各治療の成功と失敗の割合を使用してデータを要約し、次に割合テストを使用することです。 この種の二項式の成功/失敗実験に意味のあるテストについてのあなたの推奨を聞きたいです。

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

たとえば、線形モデルを実行しているが、データが複雑であるとします。yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon すべての数値は形式であるため、データセットは複雑です。そのようなデータを操作する際に手順的に異なるものはありますか？yyy(a+bi)(a+bi）(a + bi) 複雑な共分散行列を取得し、複雑な値の統計をテストすることになるためです。 最小二乗を行うときに、転置ではなく共役転置を使用する必要がありますか？複素数値共分散は意味がありますか？

31 regression  anova  data-transformation  complex-numbers 

混合効果モデルを使用していくつかのデータを分析しようとしています。私が収集したデータは、遺伝子型の異なる若い動物の体重の経時変化を表しています。 ここで提案されているアプローチを使用しています：https : //gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ 特に、私はソリューション＃2を使用しています だから私は次のようなものを持っています require(nlme) model <- lme(weight ~ time * Genotype, random = ~1|Animal/time, data=weights) av <- anova(model) ここで、複数の比較を行いたいと思います。multcomp私ができることを使用して： require(multcomp) comp.geno <- glht(model, linfct=mcp(Genotype="Tukey")) print(summary(comp.geno)) そして、もちろん、時間をかけて同じことができます。 2つの質問があります。 mcpTimeとGenotypeの相互作用を確認するにはどうすればよいですか？ 実行するglhtと、次の警告が表示されます。 covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate どういう意味ですか？安全に無視できますか？それともそれを避けるために何をすべきですか？ 編集： 私は言うこのPDFを見つけました： この場合、対象のパラメーターを自動的に決定することは不可能であるため、multcompのmcp（）は、デフォルトで、共変量と相互作用を無視して、主効果のみの比較を生成します。バージョン1.1-2以降、相互作用項と共変量の平均化を指定するには、それぞれ引数Interaction_average = TRUEとcovariate_average = TRUEを使用します。一方、1.0-0より古いバージョンは相互作用項の平均化を自動的に行います。ただし、ユーザーには、必要なコントラストのセットを手動で書き出すことをお勧めします。デフォルトのコントラストの測定値に疑問がある場合はいつでもこれを行う必要があります。これは通常、高次の相互作用項を持つモデルで発生します。この問題に関するさらなる議論と例については、Hsu（1996）のChapter〜7とSearle（1971）のChapter〜7.3を参照してください。 私はそれらの本にアクセスできませんが、おそらく誰かがここにいますか？

31 r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures 

願わくば、これはlmer、lme4 Rパッケージに適合する混合効果モデルから平方和を分解する性質について、ここの誰かが答えてくれることを願っています。 まず、このアプローチの使用に関する論争を承知していると言う必要があります。実際には、ブートストラップされたLRTを使用してモデルを比較する可能性が高くなります（Faraway、2006によって示唆されています）。しかし、私は結果を再現する方法に戸惑っていますので、私自身の正気のために、私はここで尋ねると思いました。 基本的に、lme4パッケージに適合した混合効果モデルを使用することに慣れています。このanova()コマンドを使用して、モデル内の固定効果を順次テストすることの概要を説明できることを知っています。私の知る限り、これはFaraway（2006）が「期待平均二乗」アプローチと呼んでいるものです。私が知りたいのは、二乗和の計算方法です。 特定のモデルから（を使用してcoef()）推定値を取得し、それらが固定されていると仮定して、モデルの残差の2乗和を使用して、関心のある要素の有無にかかわらずテストを実行できることを知っています。これは、単一の被験者内因子を含むモデルには適しています。ただし、分割プロット設計を実装する場合、私が取得する平方和の値はaov()、適切なError()指定を使用してRによって生成される値と同等です。ただし、これは、F比が同じであるという事実にもかかわらず、モデルオブジェクトのコマンドによって生成される平方和と同じではありませんanova()。 もちろんError()、混合モデルでは階層は必要ないため、これは完全に理にかなっています。ただし、これは、適切なF比を提供するために、混合モデルで平方和が何らかの形でペナルティを受けることを意味する必要があります。これはどのように達成されますか？また、モデルはプロット間二乗和をどうにかして修正しますが、プロット内二乗和は修正しません。明らかに、これは、異なる効果に対して異なるエラー値を指定することによって達成された古典的な分割プロットANOVAに必要なものです。それで、混合効果モデルはどのようにこれを可能にしますか？ 基本的anova()に、lmerモデルオブジェクトに適用されたコマンドの結果を自分で複製して結果と理解を検証したいのですが、現在のところ、通常の被験者内設計でこれを達成できますが、分割-プロットのデザインと私はこれがそうである理由を見つけることができないようです。 例として： library(faraway) library(lme4) data(irrigation) anova(lmer(yield ~ irrigation + variety + (1|field), data = irrigation)) Analysis of Variance Table Df Sum Sq Mean Sq F value irrigation 3 1.6605 0.5535 0.3882 variety 1 2.2500 2.2500 1.5782 summary(aov(yield ~ irrigation + variety + Error(field/irrigation), data …

30 r  anova  mixed-model  lme4-nlme 

一方向（グループ、または「レベル」）ANOVAは、ペアワイズt検定のいずれも実行しない場合に有意差を報告することは可能ですか？N （N − 1 ）/ 2N> 2N>2N>2N（N− 1 ）/ 2N(N−1)/2N(N-1)/2 で、この答え @whuberは書きました： グローバルANOVA F検定は、平均のペアのいずれの個々の[未調整ペアワイズ] t検定も有意な結果をもたらさない場合でも、平均の差を検出できることはよく知られています。 どうやらそれは可能ですが、方法はわかりません。それはいつ起こり、そのようなケースの背後にある直感は何でしょうか？たぶん誰かがそのような状況の簡単なおもちゃの例を提供できますか？ さらなるコメント： 明らかに反対の可能性があります：全体的なANOVAは有意ではない場合がありますが、ペアワイズt検定のいくつかは誤って有意差を報告します（つまり、それらは偽陽性です）。 私の質問は、多重比較t検定の非調整標準に関するものです。調整されたテスト（たとえば、TukeyのHSD手順）が使用される場合、全体のANOVAが重要であっても、それらのどれも重要でないことが判明する可能性があります。ここでは、いくつかの質問で説明します。たとえば、全体的な有意なANOVAを得ることができますが、Tukeyの手順との有意なペアワイズ差はありません。および有意なANOVA相互作用、ただし有意でないペアワイズ比較。 更新。私の質問はもともと、通常の2標本ペアワイズt検定に言及していました。ただし、@ whuberがコメントで指摘したように、ANOVAのコンテキストでは、t検定は通常、グループ内分散のANOVA推定値を使用して、すべてのグループにプールされた事後の対比として理解されます（2 -サンプルt検定）。したがって、実際には私の質問には2つの異なるバージョンがあり、両方の答えは肯定的であることがわかりました。下記参照。

29 statistical-significance  anova  t-test  post-hoc 

キャレットを使用して、データセットに対してクロス検証されたランダムフォレストを実行しています。Y変数は要因です。データセットにNaN、Inf、またはNAはありません。ただし、ランダムフォレストを実行すると、 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see them) Warning messages: 1: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 2: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 3: In data.matrix(x) : NAs introduced by …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

独立したカテゴリ変数（複数のレベル）のp値と効果サイズを取得したいです。つまりlme4、R からの通常の出力のように、各レベルごとにではなく「全体」です。 ANOVAの実行時に人々が報告するもの。 どうすれば入手できますか？

28 r  hypothesis-testing  anova  mixed-model  lme4-nlme 

混合効果モデリングによる測定の再現性（別名信頼性、別名クラス内相関）の計算方法を説明するこの論文に出会ったばかりです。Rコードは次のようになります。 #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) #compute n0, the repeatability adjustment n = as.data.frame(table(my_data$unit)) k = nrow(n) N = sum(n$Freq) n0 = (N-(sum(n$Freq^2)/N))/(k-1) #compute the adjusted repeatability Rn = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

ある要因（実験条件など）に対する反復測定ANOVAとMANOVAの違いは何ですか？ 特に、私が偶然見つけたあるウェブサイトは、MANOVAが、ANOVAが繰り返し測定するのと同じ球形度の仮定をしないことを示唆しました、それは本当ですか？ もしそうなら、なぜ単にMANOVAを使用しないのですか？ 複数のDVで繰り返し測定ANOVAを実行しようとしていますが、適切なアプローチは何ですか？

26 anova  repeated-measures  manova  sphericity 

-3、-1、1、3のコントラストで被験者間ANOVAを実行できるようにするRコードを提供してください。このような分析に適した平方和（SS）タイプに関して議論があることを理解しています。ただし、SASおよびSPSSで使用されるSSのデフォルトタイプ（タイプIII）は、私の地域の標準と考えられています。したがって、この分析の結果が、これらの統計プログラムによって生成されたものと完全に一致することを望みます。回答を受け入れるにはaov（）を直接呼び出す必要がありますが、他の回答は投票される可能性があります（特に理解/使用が容易な場合）。 sample.data <- data.frame(IV=rep(1:4,each=20),DV=rep(c(-3,-3,1,3),each=20)+rnorm(80)) 編集：私が要求しているコントラストは、単純な線形または多項式コントラストではなく、理論的予測、すなわちRosentalとRosnowによって議論されたコントラストのタイプによって導き出されたコントラストであることに注意してください。

26 r  anova  contrasts  sums-of-squares 

このlmerTestパッケージは、anova()オプションで自由度のサタースウェイト（デフォルト）またはケンワードロジャーの近似（df）を持つ線形混合モデルの関数を提供します。これら2つのアプローチの違いは何ですか？いつ選択するのですか？

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

分散分析対多重線形回帰？ これらの方法はどちらも同じ統計モデルを使用しているように見えることを理解しています。しかし、どのような状況でどの方法を使用する必要がありますか？ これらの方法を比較した場合の利点と欠点は何ですか？ ANOVAが実験研究で非常に一般的に使用されているのはなぜですか？回帰研究はほとんど見つかりません

24 anova  multiple-regression  least-squares