Що таке Anova для поздовжніх даних?
Підходи ANOVA для лонгітюдних даних включають a ANOVA повторних вимірювань і багатовимірний ANOVA (MANOVA). Обидва вони зосереджені на порівнянні групових середніх (наприклад, балів TMS між «низькими», «середніми» та «високими» категоріями захворювання), але жодне не інформує про тенденції, характерні для суб’єкта з часом.
Методи лонгітюдного аналізу даних для дискретних результатів можна використовувати усереднене граничне моделювання з використанням узагальнених оціночних рівнянь (GEE) (Liang & Zeger, 1986) або предметно-специфічного ієрархічного моделювання з використанням узагальнених лінійних змішаних моделей (GLMM) (Breslow & Clayton, 1993; Stiratelli та ін., 1984).
У поздовжніх опитуваннях, повторні вимірювання збираються з тих самих одиниць вибірки протягом певного часу, щоб виміряти валову зміну (тобто зміна на рівні окремих членів вибірки). Продовжні зразки іноді доповнюються свіжими зразками для вимірювання чистої зміни (тобто зміни на сукупному рівні).
Іноді дані лонгітюдних досліджень аналізують поперечно. Це означає, що дослідник просто зосереджується на інформації, зібраній під час одного раунду дослідження, а не пов’язує цю інформацію з даними з попередніх чи пізніших раундів.
З нашими лонгітюдними даними ми можемо використовувати логістична регресія щоб перевірити ймовірність того, що подія відбудеться в майбутньому житті чи ні, на основі подій у ранньому віці.
Методи ANOVA мають довгу та широку історію використання в аналізі лонгітюдних даних.