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Análise de Medidas Repetidas: Áreas de Uso

Análise de Medidas Repetidas: Áreas de Uso. São freqüentemente usadas em pesquisas científicas em áreas agrícolas, biológicas, médicas, geográficas, demográficas dentre outras. Medidas Repetidas: Suposições.

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Análise de Medidas Repetidas: Áreas de Uso

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Presentation Transcript


  1. Análise de Medidas Repetidas: Áreas de Uso • São freqüentemente usadas em pesquisas científicas em áreas agrícolas, biológicas, médicas, geográficas, demográficas dentre outras.

  2. Medidas Repetidas: Suposições • As observações para cada unidade experimental devem ser expressas em unidades comparáveis; • As observações devem se distribuir normalmente com variância constante entre 2 observações dentro de cada unidade experimental;

  3. Medidas Repetidas: Suposições • Requer que as unidades experimentais sejam independentes.

  4. Disposição dos Dados

  5. Análise Univariada: Modelo

  6. Análise Univariada: Modelo

  7. Onde,

  8. e

  9. Anova e Teste de Efeitos • A tabela de Anova é composta por dois tipos de erros: entre sujeitos e dentro de sujeitos; • Esta Análise Univariada de Perfis admite uma estrutura de Covariâncias Uniforme dada pela matriz , significando que todos os pares de observações sobre o mesmo sujeito têm igual correlação;

  10. Anova e Teste de Efeitos • Para os testes dos efeitos dentro de sujeitos a matriz  deve seguir um certo padrão, conhecido como covariância do tipo H (Huynh e Feldt); • O teste de esfericidade testa este padrão. Se a esfericidade é aceita a matriz  segue o padrão exigido, podendo-se usar o teste F tradicional para testar os efeitos dentro de sujeitos;

  11. Anova e Teste de Efeitos • Se o teste de esfericidade é rejeitado, dependendo da probabilidade de rejeição, pode-se usar o Epsilon de Greenhouse e Geisser ou Epsilon de Huynh-Feldt para se ter um F ajustado para testar cada efeito dentro de sujeitos.

  12. Tabela Anova Univariada

  13. Análise Multivariada de Perfis • O tamanho da amostra se baseia no número de unidades experimentais; • O procedimento multivariado tem menos sensibilidade do que o procedimento univariado; • Não exige o padrão da matriz de variâncias e covariâncias requerido pelo perfil univariado;

  14. Análise Multivariada de Perfis • A exemplo da univariada, exige que  deve ser comum a todos os tratamentos, sendo que as componentes aleatórias do erro devem seguir uma distribuição normal; • É assintoticamente equivalente a univariada para os tamanhos de amostras encontrados na prática;

  15. Análise Multivariada de Perfis • Só pode ser aplicada quando n-g p-1; • No modelo para análise multivariada as observações são expressas na forma matricial.

  16. Modelo Multivariado • E(Y) (n x p) = X (n x g) (g x p)

  17. onde,

  18. Análise Multivariada: Matriz de Variâncias e Covariâncias

  19. Onde,

  20. Hipóteses

  21. Hipóteses

  22. Hipóteses

  23. Estatísticas de Testes Multivariados • O critério de Roy; • O critério de Wilks; • O traço de Hotelling-Lawley; • O traço de Pillai.

  24. Análise de Medidas Repetidas: Modelos Mistos • É o procedimento mais difundido para análise de medidas repetidas; • Dentre as várias estruturas da matriz de variâncias e covariâncias, tem-se o Componente Simétrico (CS), Auto Regressivo de 1ª Ordem, AR(1), e Não Estruturada (UN).

  25. Modelos Mistos: Modelo

  26. Onde,

  27. Equações do Modelo Misto

  28. Solução para os Efeitos Fixos e Aleatórios

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