עזרה בתשלום לניתוח מודל לניתוח שונות עם מדידות חוזרות

[ronen]

שלום

אני זקוק מאוד לעזרה לכתוב תכנית באר

לניתוח שונות כאשר יש לי מדידות חוזרות על שתי קבוצות חזירים

 אני צריך לעשות מבחן פוסט הוק המשווה את 2 הקבוצות בכל נקודת זמן 

עם תיקון להשוואות מרובות

אני מצרף למטה מה הצלחתי לעשות על נתוני סימולציה

אבל יש לי שתי בעיות

הראשונה היא שהתיקון של בונפרוני או אחרים לא מתחשב בקורלציה אפשרית בין המבחנים

הבעיה השניה היא שבנתוני האמת יש לי אוטו-קורלציה מסדר אחד בין השאריות

ואני לא יכול להכניס את זה לפרוצדורה

lmer

ומצד שני בפרוצדורה 

lme

לא מצליח לעשות את ההשוואות המרובות

אז מי שיכול לעזור בתשלום - אשמח מאוד

התשלום הוא 160 לשעה

רונן

library(nlme)

library(lme4)

library(multcomp)

library(lsmeans)

set.seed(33)

pig=as.factor(rep(1:10,rep(8,10)))

times=as.factor(rep(1:8,10))

group=rep(0:1,rep(5*8,2))

effect.pig=rep(rnorm(10,sd=0.5),rep(8,10))

effect.times=rep(c(0,0,0,0,2,2,2,2),10)

y=rnorm(8*10,2*group)+effect.pig+effect.times*group

group=as.factor(group)

fit1=lme(y~group*times,random=~1|pig,correlation=corCompSymm(form=~1|pig))

fit1a=lme(y~group*times,random=~1|pig,correlation=corAR1(form=~1|pig))

aov1=aov(y~group*times+Error(pig/times))

print(summary(aov1))

print(anova(fit1))

fit2=lmer(y~group*times+(1|pig))

comp1= lsmeans(fit2, ~ group | times, cov.reduce = FALSE)

#diff1 <- update(pairs(comp1, by = "times"), by = NULL) # no adjustment

diff1=summary(as.glht(pairs(comp1), by = NULL),test=adjusted("bon"))

diff2=summary(as.glht(pairs(comp1), by = NULL),test=adjusted("Sha"))

diff3=summary(as.glht(pairs(comp1), by = NULL),test=adjusted("fdr"))

diff4=summary(as.glht(pairs(comp1), by = NULL),test=adjusted("none"))

# "single-step", "Shaffer", "Westfall", "free", "holm", "hochberg", "hommel", 

# "bonferroni", "BH", "BY", "fdr", "none"

print(diff1)

print(diff2)

print(diff3)

print(diff4)

print(round((diff1)$test$pvalu,4))

print(round(8*(diff4)$test$pvalu,4))

#int1 <- interaction(group,times, drop=T)

#fit3= lmer(y~int1+(1|pig))

[Diklah Geva]

שלום רונן

אני חושבת שאפשרות אחת זה ב lme לשמור את ה predicted  -  

ואז להריץ  ב ANOVA  ו posthoc לפי התיקון שאתה רוצה על הערכים המנובאים לפי נקודות הזמן

 

האם משהו יודע האם יש בעיה  לעשות את זה ככה?

דקלה

 

עשיתי משהו דומה בעבר ואני יכולה לחפש בדיוק את הקוד איך לעשות את זה במידה וזה פתרון שמקובל עליך.

--
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "Israel R User Group" group.
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to israel-r-user-g...@googlegroups.com.
For more options, visit https://groups.google.com/d/optout.

[ronen]

תודה דקלה

מצטער אבל לא הבנתי

 הערכים המנובאים לפי המודל מכילים רק אומדני אפקטים ללא שאריות

איך עושים על זה ניתוח שונות?

אשמח להבין

אני מבין שניתן להשתמש ב

GLS

במקום 

LME

אבל אז לא ניתן להשתמש באפקטים מקריים אלא רק במידול מטריצת הקורלציה בתוך נבדק

אבל נראה לי שזה לא משנה מאוד את התוצאות

עדיין לא ברור לי כיצד ניתן לבצע השוואות מרובות במקרה שלי כך שלוקחים בחשבון קורלציה בין המבחנים

נראה לי שזה דרך האופציה

single-step

אבל אני לא בטוח 

כי הבונפרוני פשוט מכפיל את המובהקות במס המבחנים

האם מישהו יודע?

To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to israel-r-user-group+unsub...@googlegroups.com.