Bagaimana saya harus menganalisis eksperimen perbedaan individu yang diukur berulang kali?


8

Saya melakukan penelitian psikologi perbedaan individu semu-eksperimental. Saya memeriksa bagaimana orang-orang yang berbeda dalam kemampuan kognitif (yang saya ukur) melakukan tugas lain yang selalu setidaknya melibatkan manipulasi dalam-subjek (dan kadang-kadang antar-subjek) –DV biasanya waktu respons dan / atau akurasi. Untuk pertanyaan ini saya ingin fokus pada waktu respons (anggaplah mereka didistribusikan secara normal). Saya kemudian menyimpulkan dari hubungan kemampuan-tugas apa artinya secara teoritis untuk kemampuan kognitif. Sifat pekerjaan ini adalah korelasional dan melibatkan tindakan berulang di mana setiap subjek menyelesaikan banyak percobaan tugas (kebanyakan saya tidak tertarik pada perubahan dari waktu ke waktu, hanya perbedaan keseluruhan).

Para peneliti di bidang saya sering membuat variabel kategori dari skor kemampuan kognitif dan membandingkan kuartil atas dan bawah dari distribusi dengan ANOVA tindakan berulang. Karena kemampuan kognitif diukur secara terus menerus, saya mencari strategi analitik yang memperlakukan kemampuan kognitif dengan cara ini. Saya baru-baru ini menyelidiki model campuran, berpikir bahwa saya dapat memperlakukan orang-orang sebagai variabel pengelompokan efek acak dan skor kemampuan kognitif sebagai efek acak yang bersarang di dalam orang. Saya ingin menguji interaksi antara efek acak bersarang ini (kemampuan kognitif) dan efek tetap dari perawatan eksperimental dengan melakukan perbandingan model.

Apakah ini tampak seperti strategi analitik yang masuk akal? Apakah saya memikirkan hal ini kan? Apa sajakah cara lain (yang lebih sederhana, semakin baik) yang dapat saya manfaatkan dari tindakan berulang - hilangkan varians subjek eksperimental - sembari tetap mempertahankan ukuran kemampuan kognitif sebagai ukuran berkelanjutan? Setiap kutipan atau contoh dalam R dihargai.

Dalam percobaan yang khas, saya berharap ada antara 1-3 IV kategorikal dengan 2-4 level (diukur dengan beberapa percobaan), dan 1 IV kontinu (kemampuan kognitif). Sifat variabel variabel yang tepat berubah dari penelitian ke penelitian. Desain sepenuhnya disilangkan.


Tampaknya Anda berada di jalur yang benar tetapi Anda mungkin ingin melihat interaksi antara kemampuan kognitif dan prediktor Anda yang lain.
John

@ John, itulah yang ingin saya lakukan. Apakah Anda menyarankan agar saya tidak dapat melakukannya dengan model campuran?
Matt

tidak sama sekali ... Saya menyarankan bahwa apa yang ingin Anda temukan adalah interaksi antara kemampuan kognitif dan prediksi Anda yang lain. Yang perlu Anda lakukan adalah menambahkannya ke model.
John

1
Saya pikir akan lebih baik jika Anda dapat memberikan beberapa contoh sifat yang tepat dari variabel independen (yaitu, berapa banyak faktor dan berapa banyak level). Saya pikir Anda bisa mendapatkan cukup jauh dengan GLM tradisional tergantung pada sifat desain Anda.
Henrik

2
@ Mat Jika Anda memiliki dua level dalam variabel subjek, Anda dapat menggunakan perbedaan sebagai dv (tidak perlu menggunakan model tindakan yang diulang). Logika yang sama berlaku jika Anda memiliki dua dua level dalam variabel subjek. Interaksi adalah perbedaan perbedaan (menghindari model ukuran yang diulang). Namun, jika salah satu variabel dalam Anda memiliki lebih dari dua level, pendekatan ini tidak berfungsi lagi, tetapi Anda harus bertingkat. Saya sarankan Anda membaca edisi khusus Journal of Memory and Language sebagaimana dimaksud dalam jawaban chl: J. Mem. Bahasa, 2008 59 (4): Analisis Data Emerging
Henrik

Jawaban:


Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.