Come eseguire un'anova a misure ripetute in stata


Un’ANOVA a misure ripetute viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o più gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo.

Utilizziamo un’ANOVA a misure ripetute unidirezionali in due situazioni specifiche:

1. Misurare i punteggi medi dei soggetti in tre o più punti temporali. Ad esempio, potresti voler misurare la frequenza cardiaca a riposo dei soggetti un mese prima di iniziare un programma di allenamento, a metà del programma di allenamento e un mese dopo il programma di allenamento per vedere se c’è qualche differenza significativa nella frequenza cardiaca a riposo media. tassi in questi tre punti temporali.

Esempio di misurazioni ripetute unidirezionali anova
Nota come gli stessi argomenti appaiono più e più volte. Abbiamo misurato ripetutamente gli stessi soggetti, ecco perché abbiamo utilizzato un’ANOVA per misure ripetute unidirezionali.

2. Misurare i punteggi medi dei soggetti in tre diverse condizioni. Ad esempio, potresti chiedere ai soggetti di guardare tre film diversi e di valutarli in base a quanto gli sono piaciuti.

Esempio di set di dati ANOVA per misure ripetute unidirezionali
Ancora una volta, gli stessi soggetti compaiono in ciascun gruppo, quindi dobbiamo utilizzare un’ANOVA a misure ripetute unidirezionali per testare la differenza nelle medie tra queste tre condizioni.

Questo tutorial spiega come eseguire un’ANOVA a misure ripetute unidirezionali in Stata.

Esempio: Misure ripetute ANOVA in Stata

I ricercatori misurano il tempo di reazione di cinque pazienti che assumono quattro farmaci diversi. Poiché ogni paziente viene misurato con ciascuno dei quattro farmaci, utilizzeremo un’ANOVA a misure ripetute per determinare se il tempo di reazione medio differisce tra i farmaci.

Completare i seguenti passaggi per eseguire misure ripetute ANOVA in Stata.

Passaggio 1: caricare i dati.

Innanzitutto, carica i dati digitando use https://www.stata-press.com/data/r14/t43 nella casella di comando e facendo clic su Invio.

Caricamento dati in Stata

Passaggio 2: visualizzare i dati grezzi.

Prima di eseguire un’ANOVA a misure ripetute, diamo prima un’occhiata ai dati grezzi. Dalla barra dei menu in alto, vai a Dati > Editor di dati > Editor di dati (Sfoglia) . Questo ci mostrerà i tempi di risposta per ciascuno dei 5 pazienti su ciascuno dei quattro farmaci:

ANOVA a misure ripetute nell'esempio Stata

Passaggio 3: eseguire un’ANOVA a misure ripetute.

Dalla barra dei menu in alto, vai a Statistiche > Modelli lineari e correlati > ANOVA/MANOVA > Analisi della varianza e della covarianza .

Per Variabile dipendente, scegli punteggio . Per Modello, scegli persona e farmaco come due variabili esplicative. Seleziona la casella Variabili misure ripetute e scegli il farmaco come variabile che si ripete. Lascia tutto il resto così com’è e fai clic su OK .

ANOVA di misure ripetute unidirezionali in Stata

Ciò produrrà automaticamente le due tabelle seguenti che mostrano i risultati delle misure ripetute ANOVA:

Interpretazione dei risultati di un'ANOVA a misure ripetute unidirezionali in Stata

Nella prima tabella siamo interessati al valore F e al valore p (visualizzato come Prob>F) per la variabile farmaco . Si noti che F = 24,76 e il valore p è 0,000. Ciò indica che esiste una differenza statisticamente significativa tra i punteggi medi dei quattro farmaci.

La seconda tabella dovrebbe essere utilizzata solo se sospettiamo che il presupposto della sfericità sia stato violato. Questo presuppone che le varianze delle differenze tra tutte le combinazioni di gruppi a coppie debbano essere uguali. Se riteniamo che questo presupposto sia stato violato, allora possiamo utilizzare uno dei tre fattori di correzione: l’epsilon Hunyh-Feldt, l’epsilon Greenhouse-Geisser o l’epsilon conservatore Box.

Il valore p per la variabile del farmaco viene mostrato per ciascuno di questi tre fattori di correzione:

  • Valore p di Hunyh-Feldt (HF) = 0,000
  • Valore p del Geisser a effetto serra (GG) = 0,0006
  • Valore p conservativo di Box (Box) = 0,0076

Si noti che ciascuno dei valori p è inferiore a 0,05, quindi esiste ancora una differenza statisticamente significativa tra i punteggi medi dei quattro farmaci, indipendentemente dal fattore di correzione utilizzato.

Passaggio 4: riportare i risultati.

Infine, riporteremo i risultati delle nostre misure ripetute ANOVA. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:

È stata eseguita un’ANOVA a misure ripetute unidirezionali su 5 individui per esaminare l’effetto di quattro diversi farmaci sul tempo di risposta.

I risultati hanno mostrato che il tipo di farmaco utilizzato ha comportato differenze statisticamente significative nel tempo di risposta (F(3, 12) = 24,75, p < 0,001).

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