Дисперсионный анализ с повторными измерениями позволяет устранить различия в индивидуальных характеристиках респондентов, так как в этом случае одни и те же участники исследования подвергаются разным условиям эксперимента с повторными измерениями одних и тех же переменных. 5

Процесс работы анализа включает следующие этапы:

1. Выделение источников вариабельности. 2 В дисперсионном анализе для повторных измерений их два: уровни измерений и субъекты. 2
2. Снижение значения средней квадратичной ошибки. 2 Это происходит из-за того, что учитываются два источника вариабельности — субъекты и измерения, в отличие от обычного дисперсионного анализа, в котором учитывается только вариабельность между субъектами. 2
3. Оценка эффектов. 2 Вместо сравнения эффектов лечения в группе различных субъектов, эффекты оцениваются среди повторных измерений у одних и тех же субъектов. 2 Каждый субъект в таком случае служит собственным контролем. 2
4. Проверка гипотез. 1 Нулевая гипотеза для дисперсионного анализа повторных наблюдений утверждает, что средние значения измерений не отличаются друг от друга, то есть разница средних значений для каждого повторного наблюдения равняется нулю. 2

Таким образом, дисперсионный анализ с повторными измерениями позволяет повысить чувствительность или статистическую мощность анализа. 2