Синтаксис BayesFactor novaBF

Я хочу получить коэффициенты Байеса для ANOVA, которые аналогичны классическим F-тестам, и я просто хочу убедиться, что правильно понимаю, как писать синтаксис, особенно в отношении идентификаторов субъектов.

Например, у меня есть независимые переменные между субъектами a_between и b_between и внутрисубъектные переменные c_within и d_within, зависимая переменная values, где subject_id идентифицирует каждого субъекта; в наборе данных my_data.

Если я правильно понимаю, для полного дисперсионного анализа я должен использовать:

anovaBF(values~a_between*b_between*c_within*d_within+subject_id, data = my_data, whichModels = "bottom", whichRandom = "subject_id") # and I assume the order of variables does not matter, e.g. it could also be d_within*a_between*c_within*b_between+subject_id

Только для дисперсионного анализа внутри субъектов я должен использовать:

anovaBF(values~c_within*d_within+subject_id, data = my_data, whichModels = "bottom", whichRandom = "subject_id")

Только для дисперсионного анализа между субъектами я должен использовать:

anovaBF(values~a_between*b_between, data = my_data, whichModels = "bottom", whichRandom = "subject_id")

Так что в последнем случае у меня нет +subject_id - иначе я получаю Error in base::try(expression, silent = silent) : not enough observations. (Возможно, потому что для каждого subject_id есть только одна строка?)

Два основных вопроса:

  1. Независимо от причин, являются ли приведенные выше решения правильными?
  2. Если решения верны, почему я должен дважды указывать идентификатор субъекта (один раз как whichRandom и один раз в начале как +subject_id) для внутритематических переменных, и почему нет, когда есть только межтематические переменные?

(К вашему сведению, есть связанный вопрос с ответом, но не совсем то, что я хочу знать: https://stats.stackexchange.com/questions/230224/mixed-bayesian-anova-using-bayesfactor-package-in-r)

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
395
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Из https://forum.cogsci.nl/index.php?p=/discussion/5203/bayesfactor-anovabf-синтаксис:

  1. Generally, yes - but I'm not sure you want to use whichModels = "bottom" - it is advised to stick with the defaults here (whichModels = "withmain"). Also you can't really get a BF for an F test - as BF are always comparative, so if you want a BF for each "effect" you'll need to think which comparison of which two models might represent that (like in step-wise hierarchical regression). Or, you may want to try to compute Inclusion BFs via bayestestR::bayesfactor_inclusion()(equivalent to JASP's effects panel).

  2. anovaBF isn't really an anova at all - it is actually a linear mixed model. So you need to specify +subject_id as it is an effect in your model, but you also need to tell anovaBF that it is a random effect (and not a fixed one).

Дополнительные полезные ссылки:

https://forum.cogsci.nl/index.php?p=/discussion/2426/тип-суммы-квадратов

https://www.cogsci.nl/blog/interpreting-bayesian-repeated-measures-in-jasp

В любом случае, я буду использовать bayestestR::bayesfactor_inclusion() с match_models = TRUE; это кажется мне самым простым.

Другие вопросы по теме