l*********e
发帖数: 244 | 1 47 subjects
每个subject测量了2次（time1 and time2)，想知道这2次的测量值有没有difference
我知道最简单的就是跑个paired t test
问题的关键是这47个subjects的measure是在三个不同的地方采集的（采集的protocol还
不太一样），而且年龄，性别分布都不一样，
所以我能想到的是
Y=Y0+age+sex+site_index来remove掉 age/sex/site_index的影响
但是之后我就不知道怎么来比较time1 vs. time2
我之前想的是拿Y=Y0+age+sex+site_index这个fitting之后的residual值来
做paired t test,但是time1的fitting和time2的fitting不一样啊，能这么比较吗？
思路有点乱，哪位朋友帮忙理一下，谢谢
祝新年快乐！ | u*h
发帖数: 397 | 2 我来理解一下：
Yi_t1, Yi_t2, age_i, sex_i, site_i
i = 1..47
如果是这样的话， 简单的paired t-test 应该就可以了。
Yi_t1, age_i_t1, sex_i_t1, site_i_t1,
Yi_t2, age_i_t2, sex_i_t2, site_i_t2,
in general, age_i_t1 != age_i_t2, site_i_t1!=site_i_t2
i = 1..47.
如果是这样， 用线性回归看看
Yi = Y0_t1+deltaY*I{t2}+age+sex+site,
检验 deltaY!=0 | t****2
发帖数: 694 | 3 变成long format就好了吧， 用mixed effect model
Y ~ time 结果应该和paired t test一样
想考虑age，sex的影响，就加上 Y ~ time + age + sex
difference
protocol还
【在 l*********e 的大作中提到】
: 47 subjects
: 每个subject测量了2次（time1 and time2)，想知道这2次的测量值有没有difference
: 我知道最简单的就是跑个paired t test
: 问题的关键是这47个subjects的measure是在三个不同的地方采集的（采集的protocol还
: 不太一样），而且年龄，性别分布都不一样，
: 所以我能想到的是
: Y=Y0+age+sex+site_index来remove掉 age/sex/site_index的影响
: 但是之后我就不知道怎么来比较time1 vs. time2
: 我之前想的是拿Y=Y0+age+sex+site_index这个fitting之后的residual值来
: 做paired t test,但是time1的fitting和time2的fitting不一样啊，能这么比较吗？
|
|
