Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Multilevel analyse of repeated-measures ANOVA in R

0 leuk 0 niet-leuks
Field geeft 2 opties bij repeated-measures en mixed ANOVA (discovering statistics with R), namelijk een ANOVA met de ezANOVA() functie of een multilevel model. Die eerste optie komt meer overeen met wat er in het SPSS boek staat (ook sphericiteit enzo), maar daarbij kunnen geen contrasten gedaan worden. Maar Field adviseert zelf om het als een multilevel model aan te pakken: daarbij kunnen ook contrasten en post-hoc testen gedaan worden, maar je hoeft dan weer geen rekening te houden met sphericiteit.

Nu weet ik even niet meer zo goed wat ik moet doen, behalve dat ik niet preces weet wat de theorie achter dat multilevel model is (kan ik me natuurlijk in gaan verdiepen), heb ik ook het idee dat dat niet is wat we in deze module moeten leren, volgens mij moeten we specifiek leren een RM-ANOVA uit te voeren (ook rekeninghoudend met sphericiteit en de correcties) en is het niet het idee dat ik nu een compleet nieuwe aanpak ga leren. Of heb ik dat mis?

Concrete vraag is: is er een manier om een RM en mixed ANOVA te doen in R waarbij ook contrasten kunnen worden berekend (en sphericiteit, Levene's test etc etc)? Of moet het toch als een multilevel analyse aangepakt worden?

Ps: ben zelf al uitgebreid aan het zoeken geweest om een work-around te vinden, maar helaas niet gevonden. De fanova() functie lijkt ook niet te voldoen.

Alvast bedankt voor het meedenken!

Aline
gevraagd 22 maart 2018 in Experimenteel Onderzoek (PB0402 en S05281) door Aline G (280 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Multilevel Analyse komt aan bod in de cursus Longitudinaal Onderzoek. Het is een analyse die heel effectief is, maar voldoende complex om niet in een introductiecursus op te nemen. Het vereist namelijk gedegen kennis van lineaire modellen, en niveau's van ruis.

In de context van Experimenteel Onderzoek zou ik daarom altijd bij de thema's blijven en repeated measures analyse kiezen.

Ik zal je verzoek om contrasten en sphericiteit in fanova() op te nemen doorspelen naar het 'R-team'.
beantwoord 22 maart 2018 door Ron Pat-El (41,340 punten)
Bedankt voor je reactie!

Betekent dat dat er dus op dit moment geen manier is om contrasten te berekenen in een repeated-measures of mixed ANOVA met R?

Want dat is wel een probleem, lijkt me.
Misschien niet in de fanova() functie (dat moet ik even uitzoeken).  Sphericiteit in R is altijd wel op een manier op te vragen (in een package of zelf te programmeren)

Bijvoorbeeld:

https://stats.stackexchange.com/questions/2104/how-to-get-sphericity-in-r-for-a-nested-within-subject-design#2106

http://r.789695.n4.nabble.com/repeated-measures-anova-sphericity-epsilon-etc-td856289.html

http://www.astrostatistics.psu.edu/su07/R/html/stats/html/mauchly.test.html
Sphericiteit is me wel gelukt, het zijn de contrasten waar ik tegenaan blijf lopen en volgens mij alleen kan krijgen via een multilevel model.

En zo blijf ik maar ploeteren. Ik geloof dat ik het beter op kan geven en toch moet overstappen naar SPSS (voelt als een nederlaag).
...