Questions tagged «change-scores»

想象以下通用设计： 将100名参与者随机分配至治疗组或对照组 因变量是数字的，并且在处理前后进行了测量 分析此类数据的三个显而易见的选择是： 在混合方差分析中通过时间交互作用测试组 做一个ANCOVA，条件为IV，前测为协变量，后测为DV 做一个t检验，条件为IV，事前变更分数为DV 题： 分析此类数据的最佳方法是什么？ 是否有理由倾向于一种方法而不是另一种方法？

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

我正在尝试运行OLS回归： DV：一年中体重的变化（初始体重-最终体重） IV：您是否运动。 但是，较轻的人较重的人每运动一次会减轻更多的体重，这似乎是合理的。因此，我想包含一个控制变量： CV：初始起始重量。 但是，现在都使用初始权重来计算因变量AND作为控制变量。 这个可以吗？这是否违反了OLS的假设？

38 regression  repeated-measures  least-squares  change-scores 

我刚刚碰到了这篇论文，该论文描述了如何通过混合效应建模来计算测量的可重复性（又称可靠性，又称类内相关性）。R代码为： #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 

研究人员希望对多个数据集进行综合分析。在某些数据集中，有对A和B的观测值配对。在其他数据集中，有未配对的A和/或B数据。我正在寻找此类部分配对数据的t检验改编或似然比检验的参考。我愿意（现在）假设方差相等的正态性，并且每个研究的A总体均值是相同的（B均相同）。

28 hypothesis-testing  t-test  paired-data  change-scores 

我正在通过caretR中的程序包尝试使用梯度增强机算法。 使用一个小的大学录取数据集，我运行了以下代码： library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable