<p>처치에 따른 네개의 군 A,B,C,D의 체중을 1일, 2일, 3일째에 각각 정하였습니다.</p><p><br>네개의 군 간의 차이는 One-way repeated measure ANOVA와 사후분석을 통해서 구할 수 있었는데요,</p><p><br></p><p>몇일째에 군 간의 차이가 있는지를 알려면 어떤 방법을 써야 할까요?</p><p><br></p><p>Two-way repeated measure ANOVA에서 독립변수 1을 각 군, 독립변수 2를 시간으로 주면 <span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;">어느 시점에 차이가 생기는지 나오기는 하지만 통계적으로 틀린 방법이라는 생각이 듭니다.</span></p><p><span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;"><br></span></p><p><span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;">아니면 군 A에 대해 시간(1일,2일,3일)을 변수로 ANOVA을 하고 이걸 네번을 반복하는게 나을까요?</span></p>
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첫댓글 이 방법은 배운적도 없고 찾아보니 수식도 안나와 뭔지도 모르겠네요. 제가 미국에 1998년에 왔는데 그때 이미 이 방법은 아무도 안쓰고 mixed models를 사용하더군요. 한국은 아직도 사용하고 있는데 mixed modesl로 바꾸시는게 나을겁니다.
비전공자이지만 의견 드립니다. 우선 시간을 두고 측정하는 데이터는 RManova가 타당하지 않습니다. 구형성을 만족해야 하는데 이는 공분산행렬이 복합대칭이어야 하는데, 측정 간격이 넓어질 수록 상관계수가 작아지기 때문에 조건을 만족시킬수 없습니다.
안박사님 말씀처럼 mixed model을 이용하시는게 좋다고 생각되며 만약 공분산 행렬을 지정할 수 있다면 AR구조로 지정하시면 다른 방법에 비해 1종 오류를 최소화 하고 검정력을 최대화 할 수 있다는 문헌도 있으니 참고하시기 바랍니다.