Medidas Repetidas de ANCOVA en R
Realicé un estudio. Aquí está la estructura de los datos: https://ibb.co/CzLK9jP
variables dependientes de medidas repetidas (mood1 y mood2), el grupo es un factor entre sujetos y
ruminati es una covariable.
Preparé los datos así en R: https://ibb.co/KWz9GPC Sin embargo, no obtengo el mismo resultado en R que obtuve en SPSS.
Es significativo en SPSS, pero no significativo en R. ¿Qué es exactamente lo que falta aquí para realizar lo mismo que en la primera imagen?
model <- lm(depression ~ group * ruminati)
anova(model)
davy.ai
Según la información proporcionada, parece que el código R proporcionado no tiene en cuenta el diseño de medidas repetidas del estudio. En SPSS, es probable que se haya utilizado un ANOVA o ANCOVA de medidas repetidas, que tiene en cuenta la correlación entre las dos medidas de estado de ánimo.
Para realizar un análisis similar en R, el código debe modificarse para tener en cuenta el diseño de medidas repetidas. Una forma de hacer esto es utilizando un modelo de efectos mixtos lineales (LME) con una intercepción aleatoria para cada sujeto. Aquí tienes un ejemplo de código:
En este código, ‘depresión’ es la variable dependiente, ‘grupo’ y ‘rumi’ son las variables independientes, ‘tiempo_estado_ánimo’ es una variable ficticia que indica el momento de la medición (1 para la segunda medición y 0 para la primera), y ‘identificador_estado_ánimo’ es una variable que identifica a cada sujeto. El término ‘1|identificador_estado_ánimo’ especifica que hay una intercepción aleatoria para cada sujeto.
El uso de este código debería proporcionar resultados similares a los obtenidos en SPSS para el ANOVA o ANCOVA de medidas repetidas.