[問題] 時間序列或LGM的選擇

[Comecos (躺著滑行cc)]

大家好~ 想問大家有關兩個統計方法的問題

目前主要想要分析的是，兩個組別的縱貫性資料是否有顯著差異

組別A: 藥物組  組別B: 控制組

目前有的資料是，這兩組在五種不同時間區段(0~4小時、4~8小時等)的資料

想請教各位前輩，是否有什麼統計方法可以分析這兩組在不同時間區段的變化

是否具有顯著差異

目前已經用ANOVA算過2*5的混合設計，但是目前希望能夠看到變化「趨勢」是否有差異

時間序列預測原先有考慮，但是由於兩組的pattern很像，所以暫時不考慮此方法

LGM就我的了解，只能去看單一組別在不同時間點的縱貫資料

想了解是否有什麼方法可以比較兩組不同的縱貫性資料

在時間上的資料變化趨勢，是否有顯著差異

感謝各位!!

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→ GoldLight: LGM搭配multi-group modeling?
→ andrew43: 變化趨勢在所有時間點是共享一個參數還是切很多個？
→ andrew43: 或是這樣問，在相同處理之內，是否可以用一個係數說趨勢
→ andrew43: 另外，就算是2*5混合模型，考慮交互作用或隨機斜率，仍
→ andrew43: 可能比較趨勢。
→ andrew43: 不介意的話可以畫二個平均表現的折線圖看看
→ Comecos: 感謝兩位大大的建議 目前使用LGM 並且把組別做為一個共變
→ Comecos: 項進行計算，不過現在跑出來之後發現，整個模型的指標很
→ Comecos: 差 但是共變項與斜率的係數顯著 那可以只解釋這一個部分
→ Comecos: 還是整個模型都無法使用呢?
→ andrew43: 指標是指？如果是某種配適指標，那很差很可能要重做。
→ Comecos: andrew43大您好 像是RMSEA CFI SRMR這些指標 都離標準很
→ Comecos: 遠 但是其中某一條路徑是有顯著的 不曉得能不能用這個方
→ Comecos: 式去解釋 雖然整體成長模型不好 但是用這個路徑提出一個
→ Comecos: 小結果 希望能最小限度的解釋這個部分 但不確定是不是好
→ Comecos: 做法...
→ andrew43: 這可能表示模型不適合，考慮重做。同時也可能是資料本
→ andrew43: 身沒訊號。