Как работает дисперсионный анализ с повторными измерениями?

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. nafi.ru

Процесс работы анализа включает следующие этапы:

1. Выделение источников вариабельности. cyberleninka.ru В дисперсионном анализе для повторных измерений их два: уровни измерений и субъекты. cyberleninka.ru
2. Снижение значения средней квадратичной ошибки. cyberleninka.ru 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. cyberleninka.ru
3. Оценка эффектов. cyberleninka.ru Вместо сравнения эффектов лечения в группе различных субъектов, эффекты оцениваются среди повторных измерений у одних и тех же субъектов. cyberleninka.ru Каждый субъект в таком случае служит собственным контролем. cyberleninka.ru
4. Проверка гипотез. www.ibm.com 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. cyberleninka.ru

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