Tôi làm nghiên cứu tâm lý học khác biệt bán thí nghiệm. Tôi xem xét cách những người khác nhau về khả năng nhận thức (mà tôi đo lường) thực hiện trong một nhiệm vụ khác ít nhất liên quan đến các thao tác bên trong chủ đề (và đôi khi giữa các chủ đề) thường là thời gian đáp ứng và / hoặc độ chính xác. Đối với câu hỏi này, tôi muốn tập trung vào thời gian trả lời (giả sử chúng được phân phối bình thường). Sau đó, tôi suy luận từ các mối quan hệ khả năng-nhiệm vụ về mặt lý thuyết cho khả năng nhận thức. Bản chất của công việc này là tương quan và liên quan đến các biện pháp lặp đi lặp lại trong đó mỗi đối tượng hoàn thành nhiều thử nghiệm nhiệm vụ (chủ yếu tôi không quan tâm đến những thay đổi theo thời gian, chỉ là sự khác biệt tổng thể).
Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực của tôi thường tạo ra các biến phân loại từ điểm số khả năng nhận thức và so sánh các phân vị trên và dưới của phân phối với ANOVA được đo lặp lại. Bởi vì khả năng nhận thức được đo lường liên tục, tôi đang tìm kiếm một chiến lược phân tích xử lý khả năng nhận thức theo cách này. Gần đây tôi đã nghiên cứu các mô hình hỗn hợp, nghĩ rằng tôi có thể coi mọi người như một biến nhóm hiệu ứng ngẫu nhiên và điểm khả năng nhận thức như một hiệu ứng ngẫu nhiên được lồng trong con người. Tôi muốn kiểm tra sự tương tác giữa hiệu ứng ngẫu nhiên lồng nhau này (khả năng nhận thức) và hiệu quả cố định của các phương pháp điều trị thử nghiệm bằng cách so sánh mô hình.
Điều này có vẻ như là một chiến lược phân tích hợp lý? Tôi đang nghĩ về điều này phải không? Một số cách khác (đơn giản hơn, tốt hơn) mà tôi có thể tận dụng các biện pháp lặp đi lặp lại - loại bỏ phương sai đối tượng thử nghiệm - trong khi vẫn duy trì thước đo khả năng nhận thức như một biện pháp liên tục? Bất kỳ trích dẫn hoặc ví dụ trong R được đánh giá cao.
Trong một thí nghiệm điển hình, tôi hy vọng sẽ có bất kỳ nơi nào từ 1-3 IV phân loại với 2-4 cấp độ (được đo bằng nhiều thử nghiệm) và 1 IV liên tục (khả năng nhận thức). Bản chất chính xác của các biến phân loại thay đổi từ nghiên cứu này sang nghiên cứu khác. Các thiết kế được chéo hoàn toàn.