一元配置分散分析と反復測定分散分析: 違い
学生がよく混同する 2 種類の ANOVA モデルは、一元配置分散分析と一元配置反復測定分散分析です。
簡単な違いは次のとおりです。
一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。
一元配置反復測定分散分析は、各グループに同じ被験者が含まれる3 つ以上のグループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。
たとえば、教授が 3 つの異なる学習手法が試験の平均点の違いにつながるかどうかを判断したいとします。これをテストするために、彼は 15 人の学生を募集し、ランダムに 5 人の学生を割り当てて、試験の 1 週間前に各学習テクニックを使用させます。
各学生はそれぞれ 1 つのグループにのみ含まれるため、一元配置分散分析を使用してグループ平均間の差異を検定できます。
ただし、教授が学生を 5 人だけ募集し、各学生に同じ難易度のテストに備えて 3 週間にわたってそれぞれの学習テクニックを使用するように依頼したとします。
このシナリオでは、各生徒が各グループに属しているため、一元配置反復測定分散分析を使用してグループ平均間の差異を検定できます。
反復測定 ANOVA を使用する場合
反復測定 ANOVA は、次の 2 つの特定の状況で使用されます。
1. 3 つ以上の時点にわたる被験者の平均スコアを測定します。たとえば、トレーニング プログラムを開始する 1 か月前、プログラムの途中で 1 回、プログラムの 1 か月後に被験者の安静時心拍数を測定して、平均安静時心拍数に有意な差があるかどうかを確認することができます。この3つの瞬間を通して。
各被験者の心拍数は複数回測定されるため、反復測定 ANOVA を使用して、これら 3 つの期間にわたる平均心拍数に有意な差があるかどうかを判断できます。
2. 3 つの異なる条件で被験者の平均スコアを測定します。たとえば、被験者に 3 つの異なる映画を観てもらい、どれだけ気に入ったかに基づいてそれぞれを評価してもらうとします。
繰り返しますが、同じ被験者が各グループに出現するため、反復測定 ANOVA を使用して、これら 3 つの条件間の平均の差を検定する必要があります。
反復測定分散分析の長所と短所
一元配置反復測定分散分析には、通常の一元配置分散分析と比較して次の利点があります。
1.研究者は同じ個人からデータを複数回簡単に取得できるため、一元配置反復測定 ANOVA に参加する少数の個人を募集する方が、より迅速かつ費用対効果が高くなります。
2.研究者は、データの差異の一部を個人自身に起因させることができるため、異なる治療法の間に存在する本当の違いを検出しやすくなります。
ただし、一元配置反復測定分散分析には次の欠点があります。
1.個人が実験から脱落した場合、研究者は通常の一元配置分散分析と比較してより多くのデータを失います。
2.個人が順序効果、つまり治療が提示される順序による参加者の行動の違いに悩まされる可能性があります。たとえば、最後の治療を受けるまでに疲れたり、倦怠感を感じたりする人もいます。
追加リソース
著者について
ベンジャミン・アンダーソン博士
私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。 統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る