So führen sie eine anova mit wiederholten messungen in stata durch

Eine ANOVA mit wiederholten Messungen wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen.

Wir verwenden eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen in zwei spezifischen Situationen:

1. Messen Sie die durchschnittlichen Ergebnisse der Probanden über drei oder mehr Zeitpunkte. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise die Ruheherzfrequenz der Probanden einen Monat vor Beginn eines Trainingsprogramms, in der Mitte des Trainingsprogramms und einen Monat nach dem Trainingsprogramm messen, um festzustellen, ob es einen signifikanten Unterschied in der durchschnittlichen Ruheherzfrequenz gibt. Zinssätze über diese drei Zeitpunkte.

Beachten Sie, dass immer wieder dieselben Themen auftauchen. Wir haben dieselben Probanden wiederholt gemessen, weshalb wir eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen verwendet haben.

2. Messen Sie die durchschnittlichen Ergebnisse der Probanden unter drei verschiedenen Bedingungen. Beispielsweise könnten Sie Probanden bitten, sich drei verschiedene Filme anzusehen und jeden davon danach zu bewerten, wie gut er ihnen gefallen hat.

Auch hier treten in jeder Gruppe die gleichen Probanden auf, daher müssen wir eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen verwenden, um den Mittelwertunterschied zwischen diesen drei Bedingungen zu testen.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie in Stata eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen durchführen.

Beispiel: ANOVA mit wiederholten Messungen in Stata

Forscher messen die Reaktionszeit von fünf Patienten, die vier verschiedene Medikamente einnehmen. Da bei jedem Patienten jedes der vier Medikamente gemessen wird, verwenden wir eine ANOVA mit wiederholten Messungen, um festzustellen, ob sich die mittlere Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterscheidet.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine ANOVA mit wiederholten Messungen in Stata durchzuführen.

Schritt 1: Daten laden.

Laden Sie zunächst die Daten, indem Sie „use https://www.stata-press.com/data/r14/t43“ in das Befehlsfeld eingeben und auf die Eingabetaste klicken.

Schritt 2: Sehen Sie sich die Rohdaten an.

Bevor wir eine ANOVA mit wiederholten Messungen durchführen, schauen wir uns zunächst die Rohdaten an. Navigieren Sie in der oberen Menüleiste zu Daten > Dateneditor > Dateneditor (Durchsuchen) . Dies zeigt uns die Reaktionszeiten für jeden der fünf Patienten auf jedes der vier Medikamente:

Schritt 3: Führen Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen durch.

Navigieren Sie in der oberen Menüleiste zu Statistik > Lineare und verwandte Modelle > ANOVA/MANOVA > Analyse von Varianz und Kovarianz .

Wählen Sie für „Abhängige Variable“ die Option „score“ aus. Wählen Sie als Modell Person und Medikament als zwei erklärende Variablen aus. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen „Variablen für wiederholte Messungen“ und wählen Sie „Medikament“ als Variable, die sich wiederholt. Lassen Sie alles andere unverändert und klicken Sie auf OK .

Dadurch werden automatisch die folgenden zwei Tabellen erstellt, die die Ergebnisse der ANOVA mit wiederholten Messungen zeigen:

In der ersten Tabelle interessieren uns der F-Wert und der p-Wert (angezeigt als Prob>F) für die Arzneimittelvariable . Beachten Sie, dass F = 24,76 und der p-Wert 0,000 beträgt. Dies weist darauf hin, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Durchschnittswerten der vier Medikamente gibt.

Die zweite Tabelle sollte nur verwendet werden, wenn wir vermuten, dass die Annahme der Sphärizität verletzt wurde. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Varianzen der Differenzen zwischen allen paarweisen Gruppenkombinationen gleich sein müssen. Wenn wir glauben, dass diese Annahme verletzt wurde, können wir einen von drei Korrekturfaktoren verwenden: das Hunyh-Feldt-Epsilon, das Greenhouse-Geisser-Epsilon oder das konservative Box-Epsilon.

Für jeden dieser drei Korrekturfaktoren wird der p-Wert für die Arzneimittelvariable angezeigt:

• Hunyh-Feldt (HF) p-Wert = 0,000
• Greenhouse-Geisser (GG) p-Wert = 0,0006
• Der konservative p-Wert von Box (Box) = 0,0076

Beachten Sie, dass jeder der p-Werte kleiner als 0,05 ist, sodass immer noch ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Durchschnittswerten der vier Medikamente besteht, unabhängig davon, welchen Korrekturfaktor wir verwenden.

Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.

Abschließend werden wir über die Ergebnisse unserer ANOVA mit wiederholten Messungen berichten. Hier ist ein Beispiel dafür:

Eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen wurde an fünf Personen durchgeführt, um die Wirkung von vier verschiedenen Medikamenten auf die Reaktionszeit zu untersuchen.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit führte (F(3, 12) = 24,75, p < 0,001).