كيفية تنفيذ التدابير المتكررة anova في r

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.

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

مثال: التدابير المتكررة ANOVA في R

يريد الباحثون معرفة ما إذا كانت أربعة أدوية مختلفة تسبب أوقات رد فعل مختلفة. ولاختبار ذلك، قاموا بقياس أوقات رد فعل خمسة مرضى لأربعة 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.

استخدم الخطوات التالية لتنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في R.

الخطوة 1: أدخل البيانات.

أولاً، سنقوم بإنشاء إطار بيانات للاحتفاظ ببياناتنا:

 #create data
df <- data.frame(patient= rep (1:5, each =4),
                 drug= rep (1:4, times =5),
                 response=c(30, 28, 16, 34,
                            14, 18, 10, 22,
                            24, 20, 18, 30,
                            38, 34, 20, 44,
                            26, 28, 14, 30))

#view data
df

   patient drug response
1 1 1 30
2 1 2 28
3 1 3 16
4 1 4 34
5 2 1 14
6 2 2 18
7 2 3 10
8 2 4 22
9 3 1 24
10 3 2 20
11 3 3 18
12 3 4 30
13 4 1 38
14 4 2 34
15 4 3 20
16 4 4 44
17 5 1 26
18 5 2 28
19 5 3 14
20 5 4 30

الخطوة 2: تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA.

بعد ذلك، سوف نقوم بتنفيذ التدابير المتكررة ANOVA باستخدام الدالة aov() :

 #fit repeated measures ANOVA model
model <- aov(response~ factor (drug)+ Error ( factor (patient)), data = df)

#view model summary
summary(model)

Error: factor(patient)
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals 4 680.8 170.2               

Error: Within
             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
factor(drug) 3 698.2 232.7 24.76 1.99e-05 ***
Residuals 12 112.8 9.4                     
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

الخطوة 3: تفسير النتائج.

تستخدم المقاييس المتكررة ANOVA الفرضيات الفارغة والبديلة التالية:

الفرضية الصفرية (H ₀ ): μ ₁ = μ ₂ = μ ₃ (المتوسطات السكانية كلها متساوية)

الفرضية البديلة: (Ha): يوجد وسط مجتمعي واحد على الأقل يختلف عن الباقي

في هذا المثال، إحصائيات اختبار F هي 24.76 والقيمة p المقابلة هي 1.99e-05 . وبما أن هذه القيمة p أقل من 0.05، فإننا نرفض فرضية العدم ونستنتج أن هناك فرقًا ذو دلالة إحصائية في متوسط أوقات الاستجابة بين الأدوية الأربعة.

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 خمسة 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) = 24.76، P <0.001).

مصادر إضافية

التدابير المتكررة ANOVA: التعريف والصيغة والمثال
كيفية إجراء ANOVA للتدابير المتكررة يدويًا
كيفية تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في بيثون
كيفية تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في Excel
كيفية تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في SPSS
كيفية تنفيذ التدابير المتكررة ANOVA في ستاتا