Сравнение общей линейной смешанной модели и дисперсионного анализа повторных измерений на наборе данных с многочисленными пропущенными значениями

Продольные методы применяют исследователи, рассматривающие изучаемые явления как динамические. Хотя статистические методы в значительной степени оставались основанными на линейном представлении о биологии и поведении, более современные методы, такие как общая линейная смешанная модель (смешанная модель), позволяют анализировать динамические явления, которые часто представляют интерес для медицинских сестёр. Два преимущества смешанной модели заключаются в возможности (1) учитывать пропущенные значения, часто встречающиеся в продольных наборах данных, и (2) моделировать нелинейные индивидуальные особенности. Цель этой статьи — продемонстрировать преимущества смешанной модели при анализе нелинейных продольных наборов данных с многочисленными пропущенными значениями путём сравнения смешанной модели с широко используемым дисперсионным анализом повторных измерений на экспериментальном наборе данных. Описаны этапы принятия решений при анализе данных с использованием смешанной модели и дисперсионного анализа повторных измерений.