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2016-03-06
做为一个学心理的,有很多东西不是很清楚,现请教:
我先测了一个神经活动指标(连续变量),测完后被试完成了一个2X2的实验,得到了4个条件的分别的表现平均分(连续变量)。现在我想看这一个神经活动指标是不是可以预测这四个条件的表现的个体差异,并且强度有没有区别。

所以我做了multivariate regression 。以神经活动指标为自变量,四个条件的得分为4个因变量。然后用wald检验看4个相关值的强度差异(test 命令)。

问题是,我应该使用何种假设?
(1)四个强度值彼此没有差别  做一次检验 有差再两两检验
H0: [DV11]IV=[DV12]IV= [DV21]IV=[DV22]IV
(2)看主效应和交互效应 主效应 3次检验 有差再两两检验 (我一会儿感觉可以看成交互效应,一会儿又觉得是4个系数并列比...想不通,交互作用可以做为相关系数的差异的比较吗 我总是把它限定在均值比较上,才能理解)
H0:[DV11]IV+[DV12]IV=[DV21]IV+[DV22]IV
H0:[DV11]IV+[DV21]IV=[DV12]IV+[DV22]IV
H0:[DV11]IV-[DV21]IV=[DV12]IV-[DV22]IV
(3)直接两两比较
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2016-5-12 16:26:46
这么做是错的,对于一个重复测量的设计,我应该使用混合线性模型,并把我上文中的自变量当做协变量输入,看协变量和两个因素的交互作用。SPSS stata等都提供了混合线性模型的相关计算,不过SPSS依旧是只会让人超级confusing。现在我在尝试用R里的包lme4来完成这一切。

如果谁也遇到了我这种问题,需要转变的第一个观念是,不要再提ANOVA这种名词,让我们一切都从回归走起,这样你就会得到一个统一而清晰的框架。
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2019-3-15 11:20:31
请问楼主有操作命令吗(stata),谢谢
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