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Hallo an alle!
Für meine Abschlussarbeit könnte ich ein wenig Hilfe gebrauchen.
Wir werten longitudinale Daten (Größe von bestimmten Hirnstrukturen)
über mehrere Zeitpunkte aus.

Die drei zu vergleichenden Gruppen sind unterchiedlich groß und jeder Proband ist zu unterschiedlich vielen
MRTs (zu unterschiedlichen Zeitpunkten) erschienen. Insgesamt gibt es nahezu alles:
zwischen einem und 15 MRT Zeitpunkten pro Proband.

Mit diesen Daten scheine ich wohl um gemischte lineare Modelle nicht herum zu kommen?
Da ich leider noch nicht sehr viel über gemischte lineare Modelle weiß,
könnte mir jemand hilfreiche Literatur für Einsteiger empfehlen?

Vielen Dank schon mal vorab!

Hi,

Da ich leider noch nicht sehr viel über gemischte lineare Modelle weiß,
könnte mir jemand hilfreiche Literatur für Einsteiger empfehlen?

Es erschließt sich mir aufgrund Deiner knappen Skizze über Daten ohne Fragestellungen zwar nicht, was Du untersuchen willst,

vielleicht aber jenes als Einstieg:

https://www.ibm.com/support/knowledgece ... _mixl.html

- programmiersprachenneutrale Fachliteratur haben die auch verlinkt

Gruß
S.

Hi,

vielen Dank für die schnelle Antwort!
Unsere Fragestellungen beziehen sich darauf, ob bestimmte Hirnstrukturen
sich mit voranschreitender Zeit verändern (z.B. atrophierende Regionen; oder wachsende Tumore)
und ob das Atrophiemuster/die Wachstumsrate sich in Abhängigkeit der verschiedenen untersuchten Gruppen unterscheidet.
Dazu messen wir über Jahre wiederholt gesammelte MRT Bildsätze aus.
Hauptproblem ist, dass jedes Individuum unterschiedlich viele Messungen, in ganz unterschiedlichen
Zeitabständen hatte. Wir haben es also mit "unbalanced data" zu tun, was die Auswertung recht schwierig macht.

Vielleicht hilft das etwas weiter um ein genaueres Bild zu bekommen und noch den ein oder anderen Tip zu generieren.
Vielen Dank aber nochmal!