Perguntas com a marcação «post-hoc»

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

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 

Eu adoraria realizar um teste post-hoc de TukeyHSD após meu Anova de duas vias com R, obtendo uma tabela contendo os pares classificados agrupados por diferença significativa. (Desculpe pela redação, ainda sou novo em estatísticas.) Eu gostaria de ter algo parecido com isto: Então, agrupados com estrelas ou letras. Qualquer …

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

Estou usando um modelo linear generalizado no SPSS para observar as diferenças no número médio de lagartas (não normais, usando a distribuição Tweedie) em 16 espécies diferentes de plantas. Quero executar várias comparações, mas não tenho certeza se devo usar um teste de correção Sidak ou Bonferroni. Qual é a …

13 multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

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 

Estou trabalhando em um conjunto de dados para avaliar o impacto da secagem nas atividades microbianas dos sedimentos. O objetivo é determinar se o impacto da secagem varia entre os tipos e / ou profundidade dos sedimentos. O projeto experimental é o seguinte: O primeiro fator Sedimento corresponde a três …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Estou comparando o desempenho de vários algoritmos em vários conjuntos de dados. Como não é garantido que essas medidas de desempenho sejam distribuídas normalmente, escolhi o Teste de Friedman com o teste post-hoc de Nemenyi, com base em Demšar (2006) . Encontrei outro artigo que, além de sugerir outros métodos, …

11 nonparametric  multiple-comparisons  post-hoc 

Estou realizando testes post-hoc em um modelo linear de efeitos mistos em R( lme4pacote). Estou usando o multcomppacote ( glht()função) para executar os testes post-hoc. Meu projeto experimental é de medidas repetidas, com um efeito de bloqueio aleatório. Os modelos são especificados como: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é para o Modelo …

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 

Eu realizei uma ANOVA de três medidas repetidas; que análises post-hoc são válidas? Este é um design totalmente equilibrado (2x2x2) com um dos fatores que possui uma medida repetida dentro dos sujeitos. Estou ciente das abordagens multivariadas para ANOVA de medidas repetidas em R, mas meu primeiro instinto é prosseguir …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

Suponha que eu tenha um experimento com dois ou mais fatores. Uma ANOVA geral é construída e, em seguida, seguimos com dois ou mais conjuntos de testes post hoc , digamos comparações múltiplas. Minha pergunta é sobre quão grande --- e quantas --- famílias devem ser usadas como base para …

9 multiple-comparisons  post-hoc 

Eu tenho uma simulação em que um animal é colocado em um ambiente hostil e cronometrado para ver quanto tempo ele pode sobreviver usando alguma abordagem para a sobrevivência. Existem três abordagens que podem ser usadas para sobreviver. Eu fiz 300 simulações do animal usando cada abordagem de sobrevivência. Todas …

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

Eu vim pelo post " Comparações Post-hoc Pairwise da ANOVA de duas vias " (respondendo a esta postagem ), que mostra o seguinte: 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") # mental-medical is …

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

No meu conjunto de dados, tenho cinco grupos (ordinais) com uma quantidade x de medida. Como a homoscedasticidade é violada, realizei o teste do qui-quadrado de Friedman para verificar se existem diferenças estatísticas entre os grupos: fried = stats.friedmanchisquare(*[grp for idx, grp in df.iteritems()])) Isso retornou uma diferença estatística, mas …

9 python  nonparametric  post-hoc  gee  friedman-test 

Gostaria de determinar se o teste de múltiplas comparações seria apropriado para meus dados. Eu usei o teste de Kruskal-Wallis para determinar se havia diferenças na inibição média entre grupos diferentes. A análise revelou que havia diferenças significativas e agora eu gostaria de usar um procedimento de comparação múltipla (talvez …

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

Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas para outras …

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