e*******e
发帖数: 248 | 1 第一次在这儿发问题。
三个factor。factor A：左手和右手。factor B：task难度（简单和复杂）。Factor C
：三组subjects：严重运动功能障碍，轻度运动功能障碍，健全人。所有subject都是
右利手，三组subject人数不同。
每个subject分别用左手和右手（factor A)完成两种task（factor B），每个
combination重复5次。Dependent variable是完成task的时间。有运动功能障碍的人在
performing这些tasks的时候有一个康复设备的帮助。
这个实验的主要目的是测试这个康复设备对不同程度运动功能障碍患者的帮助。
我觉得这个实验应该是比较standard的吧？但是想了半天也不知道如何做ANOVA。肯定
是repeated measure。但是factor C好像应该是个nested design。
请教高手指点指点。多谢多谢！ |
n**m
发帖数: 156 | 2 不是高手，讨论讨论。
这个主要目的是测试康复设备对不同程度的障碍患者的帮助，是不是应该有他们在没有
康复设备的情况下，完成task的时间作为参照。不然我不太理解这个帮助怎么体现出来。
Factor C应该不是nested，如果是nested，比如nested在Factor A里面，那个左手里的
factor c的数据和右手里的factor c的数据应该是来自于不同的subject。这里是来自
于同样的。
倒是factor A我觉得可以考虑nested在C里面，因为对不同的障碍程度左手和右手的
effect可能不一样，数据上，不同的factor c里面左手、右手也是来自于不同的
subject。
另外是不是也可以考虑不nested，就是三个并行的fixed factor。
回到上面的问题，我还是不明白你这个“帮助”怎么体现。如果照你的描述，anova出
来以后，可以读出障碍患者在设备的帮助下和健全人的差异，但是这个无法直接体现出
设备的作用啊。 |
e*******e
发帖数: 248 | 3 谢谢指点！
您的这个问题很好。患者pre/post intervention的比较是前面一个study已经做了。结
论是这个rehab process是有效的。而且重度的患者效果比轻度明显。
我现在要做的是比较同样的tasks，患者在intervention后和健全人相比如何。因为直
观看，好像轻度患者和健全人在左手的performance差不多，右手反而要差一点。
按您的意见，那这的确是个nested+repeated measure的design，应该怎么做呢？
我现在只有matlab可用。Matlab里的ANOVA，连repeated measure都没有。在网上找到
了几个Matlab的repeated measure程序，但是又不能做nested design。看来我得必须
自己写这个程序。
多谢了！ |
s*r
发帖数: 2757 | 4 fact a is repeated measure
c is a crossed factor
来。
【在 n**m 的大作中提到】
: 不是高手，讨论讨论。
: 这个主要目的是测试康复设备对不同程度的障碍患者的帮助，是不是应该有他们在没有
: 康复设备的情况下，完成task的时间作为参照。不然我不太理解这个帮助怎么体现出来。
: Factor C应该不是nested，如果是nested，比如nested在Factor A里面，那个左手里的
: factor c的数据和右手里的factor c的数据应该是来自于不同的subject。这里是来自
: 于同样的。
: 倒是factor A我觉得可以考虑nested在C里面，因为对不同的障碍程度左手和右手的
: effect可能不一样，数据上，不同的factor c里面左手、右手也是来自于不同的
: subject。
: 另外是不是也可以考虑不nested，就是三个并行的fixed factor。
|
P****D
发帖数: 11146 | 5 这个我会！不过只会用SAS做。
以前给人做过一个分析，有个仁兄，有两种药物，一种是treatment of interest，一
种是control，用在老鼠身上看能不能缩小肿瘤体积。也是repeated measures，开始用
药之后肿瘤体积是隔几天测一回的（老鼠为活体，肿瘤在皮下很容易测体积）。这些都
没什么问题，但是这个傻叉为了省钱，每只老鼠身上一左一右他诱发了两个肿瘤！
然后我们又不敢轻易地取这同一只老鼠身上两个肿瘤的体积的平均值来做分析，因为差
得挺多的。当然也不敢assume它们independent。怎么把这两个肿瘤之间的correlation
加到model中可愁死我老板了……
后来弄了一个two dimensional repeated measures model。这两个dimension之间的
covariance matrix就是每个dimension自己的covariance matrix的Kronecker product
，也就是描述同一只老鼠两个肿瘤体积之间关系的covariance matrix，和描述同一只
老鼠肿瘤体积over time之间关系的covariance matrix, 取这两个玩意儿的Kronecker
product作为你的“总”covariance matrix。然后像平时一样fit model。
效果很不错，我老板和PI都挺满意。 |
j*******y
发帖数: 58 | 6 this is good. how to do in SAS?
correlation
product
【在 P****D 的大作中提到】
: 这个我会！不过只会用SAS做。
: 以前给人做过一个分析，有个仁兄，有两种药物，一种是treatment of interest，一
: 种是control，用在老鼠身上看能不能缩小肿瘤体积。也是repeated measures，开始用
: 药之后肿瘤体积是隔几天测一回的（老鼠为活体，肿瘤在皮下很容易测体积）。这些都
: 没什么问题，但是这个傻叉为了省钱，每只老鼠身上一左一右他诱发了两个肿瘤！
: 然后我们又不敢轻易地取这同一只老鼠身上两个肿瘤的体积的平均值来做分析，因为差
: 得挺多的。当然也不敢assume它们independent。怎么把这两个肿瘤之间的correlation
: 加到model中可愁死我老板了……
: 后来弄了一个two dimensional repeated measures model。这两个dimension之间的
: covariance matrix就是每个dimension自己的covariance matrix的Kronecker product
|
e*******e
发帖数: 248 | 7 见笑了，Crossed factor是什么意思？
【在 s*r 的大作中提到】
: fact a is repeated measure
: c is a crossed factor
:
: 来。
|
s*r
发帖数: 2757 | |
e*******e
发帖数: 248 | 9 Perfect! This is exactly what I am looking for!!
怎么发包子呀？
【在 s*r 的大作中提到】
: http://www.eric.ed.gov/ERICWebPortal/search/detailmini.jsp?_nfp
|
n**m
发帖数: 156 | 10 http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/library/SASAnova_mf.htm
可以用proc glm做
【在 j*******y 的大作中提到】
: this is good. how to do in SAS?
:
: correlation
: product
|
|
|
n**m
发帖数: 156 | 11 factor c is a crossed factor. But factor a is not repeated measure. It could be a crossed factor, depending on how he defines it. left hand/right hand should be a factor as I know.
【在 s*r 的大作中提到】
: fact a is repeated measure
: c is a crossed factor
:
: 来。
|
e*******e
发帖数: 248 | 12 Why factor A is not a repeated measure? |
n**m
发帖数: 156 | 13 也许我没理解对，repeated measure难道不是factor值都是一样的吗，只有error是不
同的。
【在 e*******e 的大作中提到】
: Why factor A is not a repeated measure?
|
D******n
发帖数: 2836 | 14 要看这个factor的assign是不是random。
这个左手右手不是totally random的，因为很多时候都得在同一个人身上。
lol。
【在 n**m 的大作中提到】
: 也许我没理解对，repeated measure难道不是factor值都是一样的吗，只有error是不
: 同的。
|
n**m
发帖数: 156 | 15 ok, 我明白了。如果是同一个人就看成repetition measurement，是不是假设左手右手
的performance一模一样了。
【在 D******n 的大作中提到】
: 要看这个factor的assign是不是random。
: 这个左手右手不是totally random的，因为很多时候都得在同一个人身上。
: lol。
|
j*******y
发帖数: 58 | 16 thanks.but i didn't see where it specifies different covariance matrix for
two different factors
【在 n**m 的大作中提到】
: http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/library/SASAnova_mf.htm
: 可以用proc glm做
|
n**m
发帖数: 156 | 17 Now I think he should assign "subject" as a random factor，nested within "
disabled" factor and treat "hand" as a crossed factor.
【在 D******n 的大作中提到】
: 要看这个factor的assign是不是random。
: 这个左手右手不是totally random的，因为很多时候都得在同一个人身上。
: lol。
|
n**m
发帖数: 156 | 18 I have no experience. But you may try PROC MIXED
【在 j*******y 的大作中提到】
: thanks.but i didn't see where it specifies different covariance matrix for
: two different factors
|
e*******e
发帖数: 248 | 19 晕了。我下个星期约了学校的stat help center，看看他们怎么说。
【在 n**m 的大作中提到】
: Now I think he should assign "subject" as a random factor，nested within "
: disabled" factor and treat "hand" as a crossed factor.
|
