{"id":605,"date":"2023-07-29T08:37:00","date_gmt":"2023-07-29T08:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-stata\/"},"modified":"2023-07-29T08:37:00","modified_gmt":"2023-07-29T08:37:00","slug":"wiederholte-messungen-anova-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-stata\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine anova mit wiederholten messungen in stata durch"},"content":{"rendered":"

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Eine ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a> 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.<\/span><\/p>\n

Wir verwenden eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen in zwei spezifischen Situationen:<\/span><\/p>\n

1. Messen Sie die durchschnittlichen Ergebnisse der Probanden \u00fcber drei oder mehr Zeitpunkte.<\/strong> Beispielsweise m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise 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. Zinss\u00e4tze \u00fcber diese drei Zeitpunkte.<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel
Beachten Sie, dass immer wieder dieselben Themen auftauchen. Wir haben dieselben Probanden wiederholt<\/em> gemessen, weshalb wir eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen verwendet haben.<\/span><\/p>\n

2. Messen Sie die durchschnittlichen Ergebnisse der Probanden unter drei verschiedenen Bedingungen.<\/strong> Beispielsweise k\u00f6nnten Sie Probanden bitten, sich drei verschiedene Filme anzusehen und jeden davon danach zu bewerten, wie gut er ihnen gefallen hat.<\/span><\/p>\n

\"Beispiel<\/a><\/span>
Auch hier treten in jeder Gruppe die gleichen Probanden auf, daher m\u00fcssen wir eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen verwenden, um den Mittelwertunterschied zwischen diesen drei Bedingungen zu testen.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Stata eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: ANOVA mit wiederholten Messungen in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Forscher messen die Reaktionszeit von f\u00fcnf 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.<\/span><\/p>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine ANOVA mit wiederholten Messungen in Stata durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Daten laden.<\/strong><\/span><\/p>\n

Laden Sie zun\u00e4chst die Daten, indem Sie \u201euse https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r14\/t43\u201c<\/strong> in das Befehlsfeld eingeben und auf die Eingabetaste klicken.<\/span> <\/p>\n

\"Daten<\/p>\n

Schritt<\/strong> 2: Sehen Sie sich die Rohdaten an.<\/strong><\/span><\/p>\n

Bevor wir eine ANOVA mit wiederholten Messungen durchf\u00fchren, schauen wir uns zun\u00e4chst die Rohdaten an. Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu Daten > Dateneditor > Dateneditor (Durchsuchen)<\/strong> . Dies zeigt uns die Reaktionszeiten f\u00fcr jeden der f\u00fcnf Patienten auf jedes der vier Medikamente:<\/span> <\/p>\n

\"ANOVA<\/p>\n

Schritt 3: F\u00fchren Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu Statistik > Lineare und verwandte Modelle > ANOVA\/MANOVA > Analyse von Varianz und Kovarianz<\/strong> .<\/span><\/p>\n

W\u00e4hlen Sie f\u00fcr \u201eAbh\u00e4ngige Variable\u201c die Option \u201escore\u201c<\/em> aus. W\u00e4hlen Sie als Modell Person<\/em> und Medikament<\/em> als zwei erkl\u00e4rende Variablen aus. Aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen \u201eVariablen f\u00fcr wiederholte Messungen\u201c und w\u00e4hlen Sie \u201eMedikament\u201c<\/em> als Variable, die sich wiederholt. Lassen Sie alles andere unver\u00e4ndert und klicken Sie auf OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n

\"Einfaktorielle<\/p>\n

Dadurch werden automatisch die folgenden zwei Tabellen erstellt, die die Ergebnisse der ANOVA mit wiederholten Messungen zeigen:<\/span> <\/p>\n

\"Interpretation<\/p>\n

In der ersten Tabelle interessieren uns der F-Wert<\/strong> und der p-Wert<\/strong> (angezeigt als Prob>F) f\u00fcr die Arzneimittelvariable<\/em> . Beachten Sie, dass F = 24,76 und der p-Wert 0,000 betr\u00e4gt. Dies weist darauf hin, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Durchschnittswerten der vier Medikamente gibt.<\/span><\/p>\n

Die zweite Tabelle sollte nur verwendet werden, wenn wir vermuten, dass die Annahme der Sph\u00e4rizit\u00e4t verletzt wurde. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Varianzen der Differenzen zwischen allen paarweisen Gruppenkombinationen gleich sein m\u00fcssen. Wenn wir glauben, dass diese Annahme verletzt wurde, k\u00f6nnen wir einen von drei Korrekturfaktoren verwenden: das Hunyh-Feldt-Epsilon, das Greenhouse-Geisser-Epsilon oder das konservative Box-Epsilon.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr jeden dieser drei Korrekturfaktoren wird der p-Wert f\u00fcr die Arzneimittelvariable<\/em> angezeigt:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Hunyh-Feldt (HF) p-Wert = 0,000<\/span><\/li>\n
  • Greenhouse-Geisser (GG) p-Wert = 0,0006<\/span><\/li>\n
  • Der konservative p-Wert von Box (Box) = 0,0076<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    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, unabh\u00e4ngig davon, welchen Korrekturfaktor wir verwenden.<\/span><\/p>\n

    Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Abschlie\u00dfend werden wir \u00fcber die Ergebnisse unserer ANOVA mit wiederholten Messungen berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

    \n

    Eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen wurde an f\u00fcnf Personen durchgef\u00fchrt, um die Wirkung von vier verschiedenen Medikamenten auf die Reaktionszeit zu untersuchen.<\/span><\/p>\n

    Die Ergebnisse zeigten, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit f\u00fchrte (F(3, 12) = 24,75, p < 0,001).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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