Корреляция повторных измерений

Корреляция повторных измерений (rmcorr) — это статистический метод для определения общей внутрииндивидуальной связи между парными измерениями, выполненными у нескольких лиц на двух и более визитах. Простая регрессия или корреляция часто применяется к зависимым наблюдениям либо к агрегированным данным; это может приводить к смещённым, ложным результатам из-за нарушения независимости и/или различий между межиндивидуальными и внутрииндивидуальными закономерностями. В отличие от простой регрессии или корреляции, rmcorr не нарушает предпосылку независимости наблюдений. Кроме того, rmcorr, как правило, обладает значительно большей статистической мощностью, поскольку для решения внутрииндивидуальной исследовательской задачи не требуется ни усреднение, ни агрегация. Rmcorr оценивает общий коэффициент регрессии — связь, общую для всех индивидов. Чтобы сделать rmcorr более доступной, мы приводим сведения о её предпосылках и уравнениях, способах визуализации, мощности и компромиссах по сравнению с многоуровневым моделированием. Мы представляем пакет R (rmcorr) и демонстрируем его использование для статистического вывода и визуализации на двух примерах наборов данных. Эти примеры иллюстрируют исследовательские вопросы на разных уровнях анализа: внутрииндивидуальном и межиндивидуальном. Rmcorr хорошо подходит для исследовательских вопросов, касающихся общей линейной связи в данных парных повторных измерений. Все результаты полностью воспроизводимы.