Однофакторный дисперсионный анализ и дисперсионный анализ с повторными измерениями: разница
Студенты часто путаются между двумя типами моделей дисперсионного анализа: однофакторным дисперсионным анализом и однофакторным дисперсионным анализом повторных измерений.
Вот простая разница:
Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли статистически значимое различие между средними значениями трех или более независимых групп.
Односторонний дисперсионный анализ с повторными измерениями используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более групп, в которых одни и те же субъекты обнаруживаются в каждой группе .
Например, предположим, что профессор хочет определить, приводят ли три разных метода обучения к разным средним баллам на экзаменах. Чтобы проверить это, он набирает 15 студентов и случайным образом назначает 5 студентов для использования каждого метода обучения в течение одной недели до экзамена.
Он мог бы использовать однофакторный дисперсионный анализ для проверки различий между средними значениями группы, поскольку каждый студент появляется только в одной группе.
Однако предположим, что профессор набирает всего 5 студентов и заставляет каждого студента использовать каждый метод обучения в течение трех разных недель, чтобы подготовиться к тестам одинаковой сложности.
В этом сценарии он мог бы использовать односторонний дисперсионный анализ с повторными измерениями, чтобы проверить различия между средними значениями группы, поскольку каждый учащийся появляется в каждой группе.
Когда использовать дисперсионный анализ с повторными измерениями
ANOVA с повторными измерениями используется в двух конкретных ситуациях:
1. Измерение средних баллов испытуемых в течение трех или более моментов времени. Например, вы можете измерить частоту сердечных сокращений в покое у испытуемых за месяц до начала тренировочной программы, один раз в середине программы и через месяц после программы, чтобы увидеть, есть ли существенная разница в средней частоте сердечных сокращений в покое. через эти три момента времени.
Поскольку частота сердечных сокращений каждого субъекта измеряется неоднократно , мы можем использовать повторные измерения ANOVA, чтобы определить, существует ли значительная разница в средней частоте сердечных сокращений за эти три периода времени.
2. Измерение средних баллов испытуемых в трех разных условиях. Например, вы можете попросить испытуемых посмотреть три разных фильма и оценить каждый из них в зависимости от того, насколько он им понравился.
Опять же, в каждой группе появляются одни и те же субъекты, поэтому нам нужно использовать дисперсионный анализ с повторными измерениями, чтобы проверить разницу в средних значениях для этих трех условий.
Плюсы и минусы повторяющихся измерений ANOVA
Однофакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями предлагает следующие преимущества по сравнению с обычным однофакторным дисперсионным анализом:
1. Быстрее и экономичнее набрать небольшое количество людей для участия в однофакторном дисперсионном анализе с повторными измерениями, поскольку исследователи могут просто получать данные от одних и тех же людей несколько раз.
2. Исследователи могут приписать часть дисперсии данных самим людям, что облегчает обнаружение истинных различий, существующих между различными методами лечения.
Однако однофакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями имеет следующие недостатки:
1. Если один человек выбывает из эксперимента, исследователи теряют больше данных по сравнению с обычным однофакторным дисперсионным анализом.
2. Люди могут страдать от эффекта порядка, который относится к различиям в поведении участников в результате порядка, в котором им предоставляется лечение. Например, люди могут устать или утомиться к тому времени, когда они испытают последнее лечение.
Дополнительные ресурсы
Введение в однофакторный дисперсионный анализ
Калькулятор однофакторного дисперсионного анализа
Введение в повторные измерения ANOVA
Калькулятор односторонних повторных измерений ANOVA