单向方差分析和重复测量方差分析：差异

学生经常混淆的两种方差分析模型是单向方差分析和单向重复测量方差分析。

这是简单的区别：

单向方差分析用于确定三个或更多独立组的平均值之间是否存在统计显着差异。

单向重复测量方差分析用于确定三个或更多组的平均值之间是否存在统计显着性差异，其中每组中出现相同的受试者。

例如，假设一位教授想要确定三种不同的学习技巧是否会导致考试的平均成绩不同。为了测试这一点，他招募了 15 名学生，并随机分配 5 名学生在考试前一周使用每种学习技巧。

他可以使用单向方差分析来测试组均值之间的差异，因为每个学生只出现在一组中。

然而，假设教授只招收 5 名学生，并要求每个学生在不同的三周内使用每种学习技巧，为同等难度的考试做准备。

在这种情况下，他可以使用单向重复测量方差分析来测试组均值之间的差异，因为每个学生都出现在每个组中。

何时使用重复测量方差分析

重复测量方差分析用于两种特定情况：

1. 测量受试者在三个或更多时间点的平均分数。例如，您可能需要在开始训练计划前一个月、计划中间以及计划后一个月测量受试者的静息心率，以查看平均静息心率是否存在显着差异。通过这三个时刻。

由于每个受试者的心率都会被多次测量，因此我们可以使用重复测量方差分析来确定这三个时间段内的平均心率是否存在显着差异。

2. 测量受试者在三种不同条件下的平均分数。例如，您可能会要求受试者观看三部不同的电影，并根据他们对电影的喜爱程度对每部电影进行评分。

同样，每组中出现相同的受试者，因此我们需要使用重复测量方差分析来测试这三种条件之间的均值差异。

重复测量方差分析的优点和缺点

与常规单向方差分析相比，单向重复测量方差分析具有以下优点：

1.招募少量个体参与单向重复测量方差分析更快、更经济，因为研究人员可以简单地多次从同一个体获取数据。

2.研究人员可以将数据中的一些差异归因于个体本身，从而更容易发现不同治疗之间存在的真正差异。

然而，单向重复测量方差分析具有以下缺点：

1.如果一个人退出实验，与常规单向方差分析相比，研究人员会丢失更多数据。

2.个体可能会受到顺序效应的影响，即参与者的行为因接受治疗的顺序而存在差异。例如，个体在接受最后一次治疗时可能会变得疲倦或疲劳。

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