Definicja

Niezależność obserwacji

Inna nazwa: niezależność jednostek analizy. Pojęcia powiązane: niezależność błędów, zależność wewnątrz klastrów. Kategoria: założenia analizy.

Niezależność obserwacji oznacza, że model nie traktuje powiązanych wyników tak, jakby pochodziły od niezależnych jednostek. Założenie wynika przede wszystkim ze sposobu doboru, randomizacji i zbierania danych, a nie z nieistotnego wyniku jednego testu. Jego dokładna postać zależy od modelu: często dotyczy niezależności błędów warunkowo względem uwzględnionych zmiennych.

Skąd bierze się zależność. Wyniki mogą być skorelowane, gdy kilka pomiarów pochodzi od tej samej osoby, uczestnicy należą do tej samej klasy, rodziny, poradni lub terapeuty albo obserwacje następują po sobie w czasie. W badaniach klastrowych liczba osób nie jest liczbą niezależnych jednostek na poziomie randomizacji. Taką strukturę trzeba uwzględnić w planowaniu liczebności i analizie, na przykład przez właściwy model wielopoziomowy, model powtarzanych pomiarów lub błędy standardowe odporne na klastrowanie.

Częsty błąd. Wpisanie czterech wizyt tej samej osoby jako czterech niezależnych przypadków w zwykłym teście dla grup. Zwiększa to pozorną ilość informacji i może zaniżać niepewność. Losowa kolejność wierszy w arkuszu nie usuwa zależności utworzonej przez wspólnego uczestnika, ośrodek lub czas.

Przykład syntetyczny. Dwadzieścia osób oceniono w czterech terminach, co daje 80 wierszy danych. Jednostką uczestnictwa pozostaje 20 osób, a pomiary wewnątrz osoby są powiązane. Plan analizy zachowuje identyfikator osoby i fali oraz modeluje tę zależność zamiast przyjmować 80 niezależnych osób.

Jak to zapisać w pracy. Powtarzane pomiary były zagnieżdżone w uczestnikach, dlatego zastosowano model uwzględniający korelację wewnątrzosobniczą. Należy wskazać poziomy klastrowania, jednostkę randomizacji i analizy, liczbę klastrów oraz sposób oszacowania niepewności.

Liczebności i układ przykładu są syntetyczne.

Powiązane hasła: Pomiar powtarzany, Badanie podłużne, randomizacja, Reszty modelu

Jeśli dane zawierają powtarzane pomiary albo klastry, Wyceń projekt.