Kiểm tra mẫu chồng chéo

8

Tôi có 10 người làm việc cùng nhau. Họ làm việc theo nhóm trong 6 ngày: Ba ngày trong tuần 1, ba ngày trong tuần 2. Mỗi ngày tôi không có đầy đủ người, mà là một tập hợp con của họ. Trong mỗi ngày tôi đo các màn trình diễn cá nhân.

Tôi phải nói nếu hiệu suất chung cao hơn trong tuần 1 hoặc 2.
Vì vậy, tôi đã lên kế hoạch thực hiện kiểm tra t trên hai nhóm như thế này, ví dụ:

Nhóm 1 - Biểu diễn tuần 1

Ngày 1: Paul, Mary, John Ngày 2: Paul, Sara Ngày 3: Jessica, Sara

Nhóm 2 - Biểu diễn tuần 2

Ngày 4: Paul, Rita Ngày 5: John, Paul, Sara Ngày 6: Jessica, Rita

Câu hỏi :

Tôi có thể coi hai nhóm là độc lập và thực hiện kiểm tra t độc lập không?
Bạn có thể gợi ý cho tôi cách tốt nhất để nói nếu hiệu suất chung tốt hơn trong tuần 1 hoặc 2 không?

Mối quan tâm của tôi là về những người khác nhau trong mỗi ngày và quy mô khác nhau của các nhóm làm việc cho mỗi ngày. Tôi cũng lo lắng vì tôi có cùng một người trong những ngày khác nhau và ở cả hai nhóm. Vì vậy, có vẻ như các mẫu là chồng chéo.

t-test non-independent

— Ví dụ
nguồn

Tôi nghi ngờ hiệu suất được đo bằng một số loại điểm và không theo thang số liệu (ví dụ: kg / ngày). Sau đó, bạn không thể thực hiện kiểm tra t hoặc ANOVA.

— Horst Grünbusch

Bạn có phiền nếu sự khác biệt giữa cả hai tuần chỉ do những người tham gia khác nhau gây ra không? Hoặc bạn có muốn kết luận điều gì đó về điều kiện của các tuần không (ví dụ: "hiệu suất trong tuần đầu tiên là tốt nhất do ánh nắng mặt trời, bất kể ai tham gia")?

— Horst Grünbusch

1

Bạn có thể thử sử dụng hồi quy. Hãy để , phản ứng, là hiệu suất của việc chữa trị. Sau đó, bạn làm bánh bao cho người và trong nhiều tuần. Bây giờ, điều này có thể giúp bạn có nhiều biến hơn so với các quan sát, nhưng có lẽ nó có thể được cứu vãn, bạn có thể thử coi biến người đó là hiệu ứng ngẫu nhiên và tuần là hiệu ứng cố định. $Y$ $x$

— kjetil b halvorsen
nguồn

0

Bạn đo hiệu suất cho mỗi người nhiều lần vào các ngày khác nhau và so sánh hai nhóm với cùng một người trong mỗi nhóm. Do đó, bạn nên coi hai nhóm là không độc lập, vì rất có khả năng hiệu suất của một người sẽ tương quan vào những ngày khác nhau.

Có một số lựa chọn để kiểm tra giả thuyết của bạn. Một số ý tưởng (giả sử các yêu cầu được đáp ứng):

Một phương pháp đơn giản sẽ là tính toán hiệu suất trung bình cho mỗi người, được phân tách cho tuần 1 và tuần 2. Sau đó, bạn so sánh hai phương tiện bằng cách sử dụng thử nghiệm t cặp. Tuy nhiên, điều này sẽ bỏ qua một số thông tin như kích thước hoặc thành phần của nhóm làm việc.
Một cách tiếp cận khác là ANOVA đo lặp lại, trong đó bạn có thể bao gồm hiệu suất của mỗi ngày, cũng như các đồng biến như kích thước nhóm. Sau đó, bạn kiểm tra giả thuyết của bạn bằng cách sử dụng độ tương phản. Thành phần của nhóm làm việc vẫn bị bỏ qua.
Nếu bạn có lý do để tin rằng hiệu suất phụ thuộc vào thành phần của nhóm làm việc, bạn có thể thực hiện mô hình đa cấp / thiết kế hỗn hợp và thêm ngày dưới dạng hiệu ứng ngẫu nhiên.

— Michel
nguồn