Comment effectuer une ANOVA à mesures répétées dans Stata

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.

Nous utilisons une ANOVA unidirectionnelle à mesures répétées dans deux situations spécifiques :

1. Mesurer les scores moyens des sujets sur trois points temporels ou plus. Par exemple, vous souhaiterez peut-être mesurer la fréquence cardiaque au repos des sujets un mois avant de commencer un programme d’entraînement, au milieu du programme d’entraînement et un mois après le programme d’entraînement pour voir s’il existe une différence significative dans la fréquence cardiaque moyenne au repos. taux sur ces trois points temporels.

Remarquez comment les mêmes sujets apparaissent à chaque instant. Nous avons mesuré à plusieurs reprises les mêmes sujets, d’où la raison pour laquelle nous avons utilisé une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelles.

2. Mesurer les scores moyens des sujets dans trois conditions différentes. Par exemple, vous pourriez demander à des sujets de regarder trois films différents et d’évaluer chacun d’entre eux en fonction de leur appréciation.

Encore une fois, les mêmes sujets apparaissent dans chaque groupe, nous devons donc utiliser une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelles pour tester la différence de moyennes entre ces trois conditions.

Ce didacticiel explique comment effectuer une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelles dans Stata.

Exemple : ANOVA à mesures répétées dans Stata

Les chercheurs mesurent le temps de réaction de cinq patients prenant 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 Stata.

Étape 1 : Chargez les données.

Tout d’abord, chargez les données en tapant use https://www.stata-press.com/data/r14/t43 dans la zone de commande et en cliquant sur Entrée.

Étape 2 : Affichez les données brutes.

Avant d’effectuer une ANOVA à mesures répétées, examinons d’abord les données brutes. Dans la barre de menu supérieure, accédez à Données > Editeur de données > Editeur de données (Parcourir) . Cela nous montrera les temps de réponse pour chacun des 5 patients sur chacun des quatre médicaments :

Étape 3 : Effectuez une ANOVA à mesures répétées.

Dans la barre de menu supérieure, accédez à Statistiques > Modèles linéaires et associés > ANOVA/MANOVA > Analyse de variance et de covariance .

Pour Variable dépendante, choisissez score . Pour Modèle, choisissez la personne et la drogue comme deux variables explicatives. Cochez la case qui dit Variables à mesures répétées et choisissez médicament comme variable qui se répète. Laissez tout le reste tel quel et cliquez sur OK .

Cela produira automatiquement les deux tableaux suivants qui montrent les résultats de l’ANOVA à mesures répétées :

Dans le premier tableau, nous nous intéressons à la valeur F et à la valeur p (affichée comme Prob>F) pour la variable médicament . Notez que F = 24,76 et que la valeur p est de 0,000. Cela indique qu’il existe une différence statistiquement significative entre les scores moyens des quatre médicaments.

Le deuxième tableau ne doit être utilisé que si nous soupçonnons que l’hypothèse de sphéricité a été violée. C’est l’hypothèse selon laquelle les variances des différences entre toutes les combinaisons de groupes par paires doivent être égales. Si nous pensons que cette hypothèse a été violée, nous pouvons alors utiliser l’un des trois facteurs de correction : l’epsilon de Hunyh-Feldt, l’epsilon de Greenhouse-Geisser ou l’epsilon conservateur de Box.

La valeur p pour le médicament variable est indiquée pour chacun de ces trois facteurs de correction :

• Valeur p de Hunyh-Feldt (HF) = 0,000
• Valeur p de Greenhouse-Geisser (GG) = 0,0006
• Valeur p conservatrice de Box (Box) = 0,0076

Notez que chacune des valeurs p est inférieure à 0,05, il existe donc toujours une différence statistiquement significative entre les scores moyens des quatre médicaments, quel que soit le facteur de correction que nous utilisons.

Étape 4 : Rapportez les résultats.

Enfin, nous rapporterons les résultats de notre ANOVA à mesures répétées. Voici un exemple de la façon de procéder :

Une ANOVA unidirectionnelle à mesures répétées a été réalisée sur 5 personnes pour examiner l’effet de quatre médicaments différents sur le temps de réponse.

Les résultats ont montré que le type de médicament utilisé entraînait des différences statistiquement significatives dans le temps de réponse (F(3, 12) = 24,75, p < 0,001).