Powtarzane pomiary ANOVA
W poprzednim ćwiczeniu widziałeś, jak sparowany test t jest skuteczniejszy od zwykłego testu t. W tym ćwiczeniu zobaczysz, jak metody statystyczne uogólniają się na siebie nawzajem. Najpierw przekonasz się, że sparowany test t jest szczególnym przypadkiem ANOVA dla powtarzanych pomiarów. Następnie zobaczysz, że ANOVA dla powtarzanych pomiarów jest z kolei szczególnym przypadkiem modelu mieszanego – z użyciem lmer() w R.
Pierwsza część ćwiczenia polega na przekształceniu symulowanych danych z dwóch wektorów w obiekt data.frame(). W drugiej części przeanalizujesz wyniki modeli i sprawdzisz, czym się różnią. W trzeciej porównasz wyniki obu podejść.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Hierarchiczne i mieszane modele efektów w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create the data.frame, using the variables from the previous exercise.
# y is the joined vectors before and after.
# trial is the repeated names before and after, each one repeated n_ind
# ind is the letter of the individual, repeated 2 times (because there were two observations)
dat <- data.frame(y = c(___, ___),
trial = rep(c("before", "after"), each = ___),
ind = rep(letters[1:n_ind], times = ___))