كيفية تنفيذ التدابير المتكررة anova في ستاتا

يتم استخدام المقاييس المتكررة ANOVA لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر تظهر فيها نفس المواضيع في كل مجموعة أم لا.

نحن نستخدم قياسات ANOVA المتكررة أحادية الاتجاه في حالتين محددتين:

1. قم بقياس متوسط درجات الأشخاص عبر ثلاث نقاط زمنية أو أكثر. على سبيل المثال، قد ترغب في قياس معدل ضربات القلب أثناء الراحة قبل شهر واحد من بدء برنامج تدريبي، وفي منتصف البرنامج التدريبي، وبعد شهر واحد من البرنامج التدريبي لمعرفة ما إذا كان هناك أي اختلاف كبير في متوسط معدل ضربات القلب أثناء الراحة. معدلات على هذه النقاط الزمنية الثلاث.

لاحظ كيف تظهر نفس المواضيع مرارًا وتكرارًا. قمنا بقياس نفس المواضيع بشكل متكرر ، ولهذا السبب استخدمنا قياسات متكررة أحادية الاتجاه ANOVA.

2. قم بقياس متوسط درجات المواد في ثلاث حالات مختلفة. على سبيل المثال، قد تطلب من المشاركين مشاهدة ثلاثة أفلام مختلفة وتقييم كل منها بناءً على مدى إعجابهم بها.

مرة أخرى، تظهر نفس المواضيع في كل مجموعة، لذلك يجب علينا استخدام تحليل التباين (ANOVA) المتكرر أحادي الاتجاه لاختبار الفرق في المتوسطات بين هذه الحالات الثلاثة.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء قياسات متكررة أحادية الاتجاه ANOVA في Stata.

مثال: التدابير المتكررة ANOVA في Stata

قام الباحثون بقياس وقت رد الفعل لخمسة مرضى يتناولون أربعة أدوية مختلفة. نظرًا لأنه يتم قياس كل مريض على كل من الأدوية الأربعة، فسوف نستخدم تحليل التباين (ANOVA) للقياسات المتكررة لتحديد ما إذا كان متوسط وقت التفاعل يختلف بين الأدوية.

أكمل الخطوات التالية لتنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في Stata.

الخطوة 1: تحميل البيانات.

أولاً، قم بتحميل البيانات عن طريق كتابة استخدام https://www.stata-press.com/data/r14/t43 في مربع الأمر والنقر فوق Enter.

الخطوة 2: عرض البيانات الأولية.

قبل إجراء قياسات ANOVA المتكررة، دعونا نلقي نظرة أولاً على البيانات الأولية. من شريط القائمة العلوي، انتقل إلى Data > Data Editor > Data Editor (Browse) . سيوضح لنا هذا أوقات الاستجابة لكل من المرضى الخمسة لكل من الأدوية الأربعة:

الخطوة 3: تنفيذ تدابير متكررة ANOVA.

من شريط القائمة العلوي، انتقل إلى الإحصائيات > النماذج الخطية والمرتبطة > ANOVA/MANOVA > تحليل التباين والتباين .

بالنسبة للمتغير التابع، اختر النتيجة . بالنسبة للنموذج، اختر الشخص والدواء كمتغيرين توضيحيين. حدد المربع الذي يشير إلى متغيرات التدابير المتكررة واختر الدواء باعتباره المتغير الذي يتكرر. اترك كل شيء آخر كما هو وانقر فوق “موافق” .

سيؤدي هذا تلقائيًا إلى إنتاج الجدولين التاليين اللذين يوضحان نتائج التدابير المتكررة ANOVA:

في الجدول الأول، نحن مهتمون بقيمة F وقيمة p (المعروضة كـ Prob>F) لمتغير الدواء . لاحظ أن F = 24.76 والقيمة p هي 0.000. ويشير هذا إلى وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين متوسطي درجات الأدوية الأربعة.

يجب استخدام الجدول الثاني فقط إذا اشتبهنا في انتهاك افتراض الكروية. هذا هو الافتراض بأن تباينات الاختلافات بين جميع مجموعات المجموعات الزوجية يجب أن تكون متساوية. إذا كنا نعتقد أن هذا الافتراض قد تم انتهاكه، فيمكننا استخدام واحد من عوامل التصحيح الثلاثة: هونيه-فيلدت إبسيلون، أو جرينهاوس-جايسر إبسيلون، أو بوكس إبسيلون المحافظ.

يتم عرض القيمة p لمتغير الدواء لكل من عوامل التصحيح الثلاثة التالية:

• Hunyh-Feldt (HF) القيمة p = 0.000
• القيمة الاحتمالية لـ Greenhouse-Geisser (GG) = 0.0006
• القيمة p المحافظة للصندوق (الصندوق) = 0.0076

لاحظ أن كل قيمة من القيم p أقل من 0.05، لذلك لا يزال هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات درجات الأدوية الأربعة، بغض النظر عن عامل التصحيح الذي نستخدمه.

الخطوة 4: الإبلاغ عن النتائج.

وأخيرا، سوف نقوم بالإبلاغ عن نتائج تدابيرنا المتكررة ANOVA. فيما يلي مثال لكيفية القيام بذلك:

تم إجراء تدابير متكررة أحادية الاتجاه ANOVA على 5 أفراد لفحص تأثير أربعة أدوية مختلفة على وقت الاستجابة.

وأظهرت النتائج أن نوع الدواء المستخدم أدى إلى فروق ذات دلالة إحصائية في زمن الاستجابة (F(3، 12) = 24.75، P <0.001).