These methods are well-understoodan

These methods are well-understood
and most developed. Both models assume interval measurement and normally
distributed errors that are homogeneous across groups. The weak aspect of these
methods is that they only estimate and compare the group means and not
informative about individual growth. Furthermore, as an assumption, these
methods must have fixed time points. That is, each subject should have evenly or
unevenly spaced time points. The ANOVA model is given by: yij = μ + αi + βj+ εij
at i = 1… N, j = 1…n . where μ = grand mean, αi = individual difference
component for subject i (constant over time), βj = effect of time (same for all
subjects) and εij = error for subject i and time j. It is assumed that the random
components are distributed as αi ~N(0, σ2
α) where σ2
α is the between-subjects
variance, and εij~N(0,σ2
ε) , with σ2
ε is the within-subject variance. The
variance-covariance structure for yij is compound symmetry for ANOVA, which
assumes the covariate to be of the form σ2 + γδij for unknown parameters σ2 and γ
and where δij equals one for i = j and zero otherwise.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการเหล่านี้จะเข้าใจดี
และพัฒนามากที่สุด ช่วงวัดสมมติว่าแบบจำลองทั้งสอง และโดยปกติ
กระจายข้อผิดพลาดที่จะเป็นเนื้อเดียวกันทั้งกลุ่ม ด้านอ่อนแอของ
เป็นวิธีที่พวกเขาเท่านั้นประเมิน และเปรียบเทียบวิธีการกลุ่ม และไม่
ข้อมูลเกี่ยวกับแต่ละการเจริญเติบโต นอกจากนี้ เป็นการอัสสัมชัญ เหล่านี้
วิธีต้องคงจุดเวลานั้น นั่นก็คือ แต่ละหัวข้อควรมีเสมอ หรือ
ซึ่งระยะเวลาจุด กำหนดรูปแบบการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดย: yij =μ αi βj εij
ไอ = 1 ... N, j = 1... n ที่μ = αi หมายถึง แกรนด์ =ความแตกต่างแต่ละ
ส่วนในเรื่องฉัน (ค่าคงของช่วงเวลา), βj =ผลของเวลา (เหมือนกันสำหรับทั้งหมด
เรื่อง) และ εij =ข้อผิดพลาดสำหรับเรื่องผมและเวลาเจ จะถือว่าเป็นที่การสุ่ม
มีการแจกจ่ายส่วนประกอบเป็น αi ~ N (0, σ2
α) ที่ σ2
αอยู่ระหว่างเรื่อง
ต่าง และ εij~N(0,σ2
ε) มี σ2
εเป็นค่าความแปรปรวนภายในเรื่อง ใน
โครงสร้างความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมของ yij คือ สมมาตรผสมการวิเคราะห์ความแปรปรวน ซึ่ง
สันนิษฐาน covariate เป็นของ γδij σ2 แบบฟอร์มพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก σ2 และγ
และที่ δij เท่ากับหนึ่งหา =เจและศูนย์อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเหล่านี้มีความเข้าใจ
และพัฒนามากที่สุด ทั้งสองรุ่นจะถือว่าการวัดช่วงเวลาปกติและ
ข้อผิดพลาดที่มีการกระจายเหมือนกันในทุกกลุ่ม ด้านที่อ่อนแอของเหล่านี้
เป็นวิธีการที่พวกเขาจะประเมินและเปรียบเทียบวิธีการของกลุ่มและไม่ได้
ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการเจริญเติบโตของแต่ละบุคคล นอกจากเป็นสมมติฐานเหล่านี้
วิธีการที่จะต้องมีการแก้ไขจุดเวลา นั่นคือแต่ละเรื่องควรจะมีอย่างสม่ำเสมอหรือ
ไม่สม่ำเสมอเว้นระยะจุดเวลา รูปแบบการวิเคราะห์จะได้รับโดย: YIJ = μ + + αiβj + εij
ที่ i = 1 ... N, J = 1 ... n ที่μ = แกรนด์หมายถึงαi = ความแตกต่างของแต่ละ
องค์ประกอบสำหรับเรื่องที่ฉัน (ค่าคงที่เมื่อเวลาผ่านไป) βj = ผลของเวลา (เหมือนกันสำหรับทุก
วิชา) และεij = ข้อผิดพลาดสำหรับเรื่องที่ผมและเวลาที่เจ มันจะสันนิษฐานว่าสุ่ม
ชิ้นส่วนจะกระจายเป็นαi ~ N (0, σ2
แอลฟา) ที่σ2
แอลฟาเป็นระหว่างวิชา
ความแปรปรวนและεij ~ N (0, σ2
ปรากฎอยู่) กับσ2
ปรากฎอยู่เป็นความแปรปรวนภายในเรื่อง
โครงสร้างความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมเพื่อ YIJ สมมาตรเป็นสารประกอบในการวิเคราะห์ซึ่ง
ถือว่าตัวแปรร่วมที่จะเป็นรูปแบบของσ2 + γδijสำหรับพารามิเตอร์ทราบσ2และγ
และสถานที่ที่δijเท่ากับหนึ่งสำหรับ i = เจและเป็นศูนย์อย่างอื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการเหล่านี้จะเข้าใจ
และพัฒนามากที่สุด ทั้งสองรุ่นถือว่าช่วงเวลาการวัดและความผิดพลาดที่เป็นปกติ
กระจายทั่วกลุ่ม ด้านที่อ่อนแอของวิธีการเหล่านี้คือการ ที่พวกเขาเท่านั้น
ประเมินและเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยและไม่ได้
ข้อมูลเกี่ยวกับการเจริญเติบโตของแต่ละบุคคล โดยมีสมมุติฐาน วิธีการเหล่านี้
ต้องซ่อมเวลาจุด นั่นคือแต่ละเรื่องควรจะเท่ากันหรือ
ซึ่งระยะจุดเวลา แบบทดสอบให้โดย : yij = μαผมบีตา J ε ij
ที่ฉัน = 1 . . N , J = 1 . . . . ที่μ = แกรนด์ หมายถึง α = ความแตกต่าง
ส่วนเรื่องผม ( คงที่ตลอดเวลา ) , บีตา J = ผลของเวลา ( เดียวกันสำหรับทุกวิชา
) และε ij = ข้อผิดพลาดเรื่องผมและเวลาเจ มันจะสันนิษฐานว่าสุ่ม
ส่วนประกอบมีการกระจายเป็นαฉัน ~ N ( 0 , σ 2
α ) ที่σ 2

( αคือระหว่างวิชา และε ij ~ N ( 0 , σ 2
ε ) กับσ 2
εคือความแปรปรวนภายในเรื่อง
ความแปรปรวนร่วมเป็นสารโครงสร้างสมมาตรสำหรับ yij ) ซึ่ง
ถือว่าชุดเป็นรูปแบบσ 2 γδ IJ สำหรับพารามิเตอร์σ 2 และγ
และที่δ ij เท่ากับหนึ่งสำหรับฉัน = J และศูนย์อื่นที่ไม่รู้จัก