Корреляция повторных измерений

Корреляция повторных измерений (rmcorr) — статистический метод определения общей внутрииндивидуальной связи между парными измерениями, полученными в два или более момента времени у нескольких лиц. Простую регрессию или корреляцию часто применяют к независимым наблюдениям или агрегированным данным; это может приводить к смещённым или ложным результатам вследствие нарушения предположения о независимости и/или различий между закономерностями, наблюдаемыми у разных участников и внутри отдельных участников. В отличие от простой регрессии или корреляции, rmcorr не нарушает предположение о независимости наблюдений. Кроме того, rmcorr, как правило, обладает значительно большей статистической мощностью, поскольку для решения внутрииндивидуальных исследовательских задач не требуются ни усреднение, ни агрегация данных. Метод rmcorr оценивает общий коэффициент наклона регрессии, отражающий связь, общую для разных участников. Чтобы сделать метод rmcorr доступным для применения, мы приводим сведения о его предпосылках и уравнениях, визуализации, статистической мощности, а также о компромиссах при использовании rmcorr по сравнению с многоуровневым моделированием. Мы знакомим читателя с пакетом R rmcorr и демонстрируем его применение для статистического вывода и визуализации на двух наборах данных-примерах. Эти примеры иллюстрируют исследовательские вопросы на разных уровнях анализа: внутрииндивидуальном и межиндивидуальном. Метод rmcorr хорошо подходит для исследовательских задач, связанных с общей линейной связью в данных парных повторных измерений. Все результаты полностью воспроизводимы.