製作時間序列(因為一個人不只一筆資料)
1. Data/ Identify Duplicate Cases/ 選擇配對的變項(通常是ID)、作為編號依據的變項(例如時間)、勾選indicators of primary cases(選擇first case in each group is primary)、勾選sequential count of matching case in each group、勾選matching group as top of file、勾選display frequencies for created variable/ ok
2. 使用recode的功能,把MatchSequence的0轉成1(0表示這個ID只有被測量一次)。
開始分析
Analyze/ Mixed Model/ Linear/ Subject 放ID、Repeated 放時間序列、repeated covariance type選擇AR(1)、Compound symmetry: correlation metric或Unstructure(註)/ dependent是y變項、factor 放類別變項、covariate放連續變項、residual weighted不用放、Fixed選擇main effect (把所有變項新增至右方欄)、Random選擇和之前一樣的covariance type ,並且把ID選至combination、Estimation選擇default、Statistics選擇想看的參數估計結果(一定要選parameters)、EM means可不選擇、Save可不選/ ok。
註一、
AR(1):用於每個時間點間隔相同
Compound symmetry: correlation metric:假設第一次測量對於之後每次測量的影響力(相關程度)為等比遞減(例如:p、p*p、p*p*p)。
Unstructure:逐一計算每個時間點變項間相關,需要較大樣本數與較多時間才能完成。
註二、放入類別變項的時候,SPSS的預設為數值大的作為對照組。例如:1 不同意、2 皆可、3 同意。3 同意就會被當作對照組。一般會使用人數多的類別作為對照組,估計的誤差會比較小。因此建議進行mixed-effects model 之前,先做基本資料的描述統計,再決定要選哪一組當對照組。
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