Preguntas etiquetadas con ancova

Imagine el siguiente diseño común: 100 participantes son asignados aleatoriamente a un grupo de tratamiento o control la variable dependiente es numérica y medida antes y después del tratamiento Tres opciones obvias para analizar tales datos son: Probar el efecto de interacción grupal por tiempo en ANOVA mixto Realice un …

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

Todos estamos familiarizados con los estudios observacionales que intentan establecer un vínculo causal entre un predictor X no aleatorio y un resultado al incluir todos los posibles factores de confusión imaginables en un modelo de regresión múltiple. Al "controlar" todos los factores de confusión, dice el argumento, aislamos el efecto …

45 multiple-regression  ancova  observational-study 

Tengo varias covariables en mi cálculo para un modelo, y no todas son estadísticamente significativas. ¿Debo eliminar los que no lo son? Esta pregunta discute el fenómeno, pero no responde a mi pregunta: ¿Cómo interpretar el efecto no significativo de una covariable en ANCOVA? Sin embargo, no hay nada en …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Estoy realizando experimentos para un artículo y estoy buscando un libro / sitio web interesante para comprender correctamente cómo funcionan ANOVA y ANCOVA. Tengo buenos conocimientos matemáticos, así que no necesariamente necesito una explicación vulgar. También me gustaría saber cómo determinar cuándo usar ANOVA en lugar de ANCOVA.

20 anova  references  ancova 

Recientemente analicé un experimento que manipuló 2 variables categóricas y una variable continua usando ANCOVA. Sin embargo, un revisor sugirió que la regresión múltiple con la variable categórica codificada como variables ficticias es una prueba más apropiada para experimentos con variables categóricas y continuas. ¿Cuándo es apropiado usar ANCOVA versus …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

He analizado muchos conjuntos de datos R, publicaciones en DASL y en otros lugares, y no encuentro muchos buenos ejemplos de conjuntos de datos interesantes que ilustren el análisis de covarianza para datos experimentales. Existen numerosos conjuntos de datos "de juguete" con datos artificiales en los libros de texto de …

19 dataset  ancova  predictor 

Quiero realizar un análisis ANCOVA de datos relativos a la densidad de epífitas de plantas. Al principio, me gustaría saber si hay alguna diferencia en la densidad de la planta entre dos pendientes, una N y una S, pero tengo otros datos como la altitud, la apertura del dosel y …

17 r  ancova 

Estoy realizando un experimento que tiene lo siguiente: DV: consumo de sector (continuo o podría ser categórico) IV: Mensaje saludable, mensaje insalubre, sin mensaje (control) (3 grupos en los que las personas se asignan aleatoriamente - categórica) Este es un mensaje manipulado sobre la salubridad de la porción. Los siguientes …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Hice un modelo lineal generalizado con una sola variable de respuesta (continua / distribuida normalmente) y 4 variables explicativas (3 de las cuales son factores y la cuarta es un número entero). He usado una distribución de errores gaussiana con una función de enlace de identidad. Actualmente estoy comprobando que …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Pregunta: ¿Cuál es un buen método para realizar pruebas post hoc de diferencias entre las medias grupales después de ajustar el efecto de una covariable? Ejemplo prototípico: Cuatro grupos, 30 participantes por grupo (por ejemplo, cuatro poblaciones diferentes de psicología clínica) La variable dependiente es numérica (p. Ej., Puntajes de …

13 anova  multiple-comparisons  ancova 

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Para una regresión lineal con múltiples grupos (grupos naturales definidos a priori), ¿es aceptable ejecutar dos modelos diferentes en el mismo conjunto de datos para responder las siguientes dos preguntas? ¿Cada grupo tiene una pendiente distinta de cero y una intersección distinta de cero y cuáles son los parámetros para …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova