Comment effectuer une ANOVA à mesures répétées dans SPSS

Une ANOVA à mesures répétées est utilisée pour déterminer s’il existe ou non une différence statistiquement significative entre les moyennes de trois groupes ou plus dans lesquels les mêmes sujets apparaissent dans chaque groupe.

Ce didacticiel explique comment effectuer une ANOVA unidirectionnelle à mesures répétées dans SPSS.

Exemple : ANOVA à mesures répétées dans SPSS

Les chercheurs veulent savoir si quatre médicaments différents entraînent des temps de réaction différents. Pour tester cela, ils mesurent le temps de réaction de cinq patients aux quatre médicaments différents. Puisque chaque patient est mesuré sur chacun des quatre médicaments, nous utiliserons une ANOVA à mesures répétées pour déterminer si le temps de réaction moyen diffère entre les médicaments.

Effectuez les étapes suivantes pour effectuer l’ANOVA à mesures répétées dans SPSS.

Étape 1 : Saisissez les données.

Saisissez les données suivantes, qui montrent le temps de réponse (en secondes) de cinq patients aux quatre médicaments :

Étape 2 : Effectuez une ANOVA à mesures répétées.

Cliquez sur l’onglet Analyser , puis sur Modèle Linéaire Général , puis sur Mesures Répétées :

Dans la nouvelle fenêtre qui apparaît, saisissez le médicament pour le nom du facteur intra-sujet. Tapez 4 pour le nombre de niveaux (puisque chaque sujet de l’étude a testé 4 médicaments différents), puis cliquez sur Ajouter . Tapez ResponseTime pour Measure Name , puis cliquez sur Add . Enfin, cliquez sur Définir .

Dans la nouvelle fenêtre qui apparaît, faites glisser chacune des quatre variables du médicament dans la zone intitulée Variables intra-sujets :

Ensuite, cliquez sur Tracés . Faites glisser le médicament variable dans la zone intitulée Axe horizontal . Cliquez ensuite sur Ajouter . Cliquez ensuite sur Continuer .

Ensuite, cliquez sur EM Means . Faites glisser la variable médicament dans la zone intitulée Afficher les moyens pour . Cochez ensuite la case à côté de Comparer les effets principaux et sélectionnez Bonferroni dans le menu déroulant. Cliquez ensuite sur Continuer .

Enfin, cliquez sur OK .

Étape 2 : Interprétez les résultats.

Une fois que vous avez cliqué sur OK , les résultats de l’ANOVA à mesures répétées apparaîtront. Voici comment interpréter le résultat :

Tests des effets intra-sujets

Ce tableau affiche la statistique F globale et la valeur p correspondante de l’ANOVA à mesures répétées. Nous utilisons généralement les valeurs de la ligne intitulée Greenhouse-Geisser .

Selon cette ligne, la statistique F est de 24,759 et la valeur p correspondante est de 0,001 . Puisque cette valeur p est inférieure à 0,05, nous pouvons rejeter l’hypothèse nulle et conclure qu’il existe une différence statistiquement significative dans les temps de réponse moyens entre les quatre médicaments.

Comparaisons par paires

Puisque nous avons rejeté l’hypothèse nulle, cela signifie qu’au moins deux moyennes du groupe sont différentes. Pour déterminer quels groupes de moyennes sont différents, nous pouvons utiliser ce tableau qui affiche les comparaisons par paires entre chaque médicament.

Dans le tableau, nous pouvons voir les valeurs p pour les comparaisons suivantes :

• médicament 1 contre médicament 2 | valeur p = 1.000
• médicament 1 contre médicament 3 | valeur p = 0,083
• médicament 1 contre médicament 4 | valeur p = 0,010
• médicament 2 contre médicament 3 | valeur p = 0,071
• médicament 2 contre médicament 4 | valeur p = 0,097
• médicament 3 contre médicament 4 | valeur p = 0,011

Les seules valeurs p inférieures à 0,05 concernent le médicament 1 par rapport au médicament 4 et le médicament 3 par rapport au médicament 4. Toutes les autres comparaisons ont des valeurs p supérieures à 0,05.

Graphique des moyennes marginales estimées

Ce graphique affiche les temps de réponse moyens estimés pour chaque médicament. À partir du graphique, nous pouvons clairement voir que les temps de réponse variaient sensiblement entre les quatre médicaments différents :

Étape 3 : Rapportez les résultats.

Enfin, nous pouvons rapporter les résultats de l’ANOVA à mesures répétées. Voici un exemple de la façon de procéder :

Une ANOVA unidirectionnelle à mesures répétées a été réalisée pour déterminer si le temps de réaction moyen des patients différait entre quatre médicaments différents.

Une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelles a révélé que le type de médicament utilisé entraînait des différences statistiquement significatives dans le temps de réponse (F = 24,75887, p = 0,001).

Le test de Bonferroni pour les comparaisons multiples a révélé qu’il y avait une différence statistiquement significative dans les temps de réponse entre les patients prenant le médicament 1 et le médicament 4 ainsi que le médicament 3 et le médicament 4.