вот контекст моего вопроса: у меня есть набор данных опроса с респондентами, продуктом, понравившейся оценкой и столбцом «вес» (веса, связанные с каждым респондентом на основе их демографической информации).Строка - это оценка симпатии одного респондента за один протестированный продукт.Каждый респондент тестировал 13 продуктов (по 13 строк на респондента).Всего в тестировании приняли участие 500 потребителей.
Цель: выполнить ANOVA и многократный сравнительный тест для взвешенных данных, чтобы сравнить эффективность продукта (в этом случае проводится ЛСД тест - даже если это не лучший метод, который я знаю)
В R я могу выполнить взвешенную анову: model_lm = lm(liking~product+respondent, data = survey,weights=weighting)
, и коэффициенты хорошо рассчитаны на основе моих взвешенных данных.
Но при выполнении теста LSD:
library(agricolae)
test = LSD.test(model_lm , trt='BRANDS' , alpha = 0.1,p.adj='none')
1 / средний балл, рассчитанный для каждого продукта, не взвешен 2 / расчет LSD основан на невзвешенных данных
Вопросы: В R, как я могу получить результаты множественного сравненияпроверить ЛСД на средневзвешенном балле?
Также существует статистическая процедура, которая корректирует влияние весов на стандартные ошибки: стандартные ошибки, основанные на фактическом N, а не на взвешенном N. см. слайд 10:
Почему?потому что, поскольку взвешивание данных увеличивает стандартное отклонение, если я не буду использовать эту процедуру, будет меньше дискриминации из-за стандартных весов ошибок.
Спасибо,
Морган