Preguntas etiquetadas con post-hoc

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Me encantaría realizar una prueba post-hoc de TukeyHSD después de mi Anova bidireccional con R, obteniendo una tabla que contenga los pares ordenados agrupados por diferencia significativa. (Perdón por la redacción, todavía soy nuevo con las estadísticas). Me gustaría tener algo como esto: Entonces, agrupados con estrellas o letras. ¿Alguna …

13 r  anova  multiple-comparisons  post-hoc  tukey-hsd 

Estoy usando un modelo lineal generalizado en SPSS para observar las diferencias en el número promedio de orugas (no normal, usando distribución Tweedie) en 16 especies diferentes de plantas. Quiero realizar comparaciones múltiples, pero no estoy seguro de si debo usar una prueba de corrección Sidak o Bonferroni. ¿Cuál es …

13 multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Estoy trabajando en un conjunto de datos para evaluar el impacto del secado en las actividades microbianas de sedimentos. El objetivo es determinar si el impacto del secado varía entre los tipos de sedimentos y / o la profundidad dentro del sedimento. El diseño experimental es el siguiente: El primer …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Estoy comparando el rendimiento de múltiples algoritmos en múltiples conjuntos de datos. Como no se garantiza que esas mediciones de rendimiento se distribuyan normalmente, elegí la prueba de Friedman con la prueba post-hoc de Nemenyi basada en Demšar (2006) . Luego encontré otro artículo que, además de sugerir otros métodos …

11 nonparametric  multiple-comparisons  post-hoc 

Estoy realizando pruebas post-hoc en un modelo lineal de efectos mixtos en R( lme4paquete). Estoy usando el multcomppaquete ( glht()función) para realizar las pruebas post-hoc. Mi diseño experimental es de medidas repetidas, con un efecto de bloqueo aleatorio. Los modelos se especifican como: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para el Modelo 1 …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

He realizado un ANOVA de medidas repetidas de tres vías; ¿Qué análisis post-hoc son válidos? Este es un diseño totalmente equilibrado (2x2x2) con uno de los factores que tiene una medida repetida dentro de los sujetos. Soy consciente de los enfoques multivariados para ANOVA de medidas repetidas en R, pero …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

Supongamos que tengo un experimento con dos o más factores. Se construye un ANOVA general, y luego hacemos un seguimiento con dos o más conjuntos de pruebas post hoc , por ejemplo, comparaciones múltiples. Mi pregunta es acerca de qué tan grandes y cuántas familias deben usarse como base para …

9 multiple-comparisons  post-hoc 

Tengo una simulación en la que un animal se coloca en un entorno hostil y se cronometra para ver cuánto tiempo puede sobrevivir usando algún enfoque de supervivencia. Hay tres enfoques que puede usar para sobrevivir. Ejecuté 300 simulaciones del animal usando cada enfoque de supervivencia. Todas las simulaciones tienen …

9 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

Llegué a la publicación " Comparaciones post-hoc por parejas de ANOVA de dos vías " (en respuesta a esta publicación ), que muestra lo siguiente: dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv") model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons) summary(model1) # Treatment is signif pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none") # no signif pair TukeyHSD(model1, "Treatment") # …

9 r  multiple-comparisons  t-test  post-hoc  tukey-hsd 

Me gustaría determinar si el uso de la prueba de comparaciones múltiples sería apropiado para mis datos. Utilicé la prueba de Kruskal-Wallis para determinar si había diferencias en la inhibición media entre grupos diferentes. El análisis reveló que había diferencias significativas y ahora me gustaría utilizar un procedimiento de comparación …

8 multiple-comparisons  post-hoc  kruskal-wallis  dunn-test 

Tengo problemas para encontrar una solución con respecto a cómo ejecutar una prueba post-hoc (Tukey HSD) después de un ANOVA de medidas repetidas de 2 factores (ambos dentro de los sujetos) en R. Para el ANOVA, he usado la función aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Después …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka