Spss で反復測定 anova を実行する方法

反復測定 ANOVA 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。

このチュートリアルでは、SPSS で一元配置反復測定分散分析を実行する方法について説明します。

例: SPSS での反復測定 ANOVA

研究者らは、4 つの異なる薬剤が異なる反応時間を引き起こすかどうかを知りたいと考えています。これをテストするために、彼らは 4 つの異なる薬に対する 5 人の患者の反応時間を測定しました。各患者は 4 つの薬剤のそれぞれについて測定されるため、反復測定 ANOVA を使用して、平均反応時間が薬剤間で異なるかどうかを判断します。

SPSS で反復測定 ANOVA を実行するには、次の手順を実行します。

ステップ 1: データを入力します。

次のデータを入力します。これは、4 つの薬剤に対する 5 人の患者の反応時間 (秒単位) を示します。

ステップ 2: 反復測定 ANOVA を実行します。

[分析]タブ、 [一般線形モデル] 、 [繰り返し測定] の順にクリックします。

表示される新しいウィンドウで、被験者内因子名に対応する薬剤を入力します。レベルの数として4 と入力し (各研究被験者が 4 つの異なる薬をテストしたため)、 [追加]をクリックします。 [メジャー名]に「ResponseTime」と入力し、 [追加]をクリックします。最後に、 「設定」をクリックします。

表示される新しいウィンドウで、4 つの薬物変数をそれぞれ[被験者内変数]というラベルの付いた領域にドラッグします。

次に、 [プロット]をクリックします。変数ドラッグを[水平軸]というラベルの付いた領域にドラッグします。次に、 「追加」をクリックします。次に、 「続行」をクリックします。

次に、 「EM 平均」をクリックします。薬物変数を「Show Means For」というラベルの付いたボックスにドラッグします。次に、 [主効果を比較]の横にあるボックスをチェックし、ドロップダウン メニューから[ボンフェローニ]を選択します。次に、 「続行」をクリックします。

最後に、 「OK」をクリックします。

ステップ 2: 結果を解釈します。

[OK]をクリックすると、反復測定 ANOVA の結果が表示されます。結果を解釈する方法は次のとおりです。

被験者内効果のテスト

この表には、全体的な F 統計量と、反復測定 ANOVA からの対応する p 値が表示されます。通常、 Greenhouse-Geisserというラベルの付いた行の値を使用します。

この行によれば、F 統計量は24.759で、対応する p 値は0.001です。この p 値は 0.05 未満であるため、帰無仮説を棄却し、4 つの薬剤間の平均応答時間には統計的に有意な差があると結論付けることができます。

ペアごとの比較

帰無仮説を棄却したため、これは少なくとも 2 つのグループ平均が異なることを意味します。どのグループの平均値が異なるかを判断するには、各薬物間のペアごとの比較を表示するこの表を使用できます。

表では、次の比較の p 値を確認できます。

• 薬剤 1 と薬剤 2 | p値 = 1.000
• 薬剤 1 と薬剤 3 | p値 = 0.083
• 薬剤 1 と薬剤 4 | p値 = 0.010
• 薬物 2 と薬物 3 | p値 = 0.071
• 薬物 2 と薬物 4 | p値 = 0.097
• 薬物 3 と薬物 4 | p値 = 0.011

0.05 未満の p 値は、薬剤 1 対薬剤 4、および薬剤 3 対薬剤 4 のみです。他のすべての比較では、p 値が 0.05 を超えています。

推定周辺平均のグラフ

このグラフには、各薬剤の推定平均応答時間が表示されます。グラフから、4 つの異なる薬剤間で応答時間が大きく異なることが明確にわかります。

ステップ 3: 結果を報告します。

最後に、反復測定 ANOVA の結果を報告します。これを行う方法の例を次に示します。

一元配置反復測定分散分析を実行して、患者の平均反応時間が 4 つの異なる薬剤間で異なるかどうかを判断しました。

一元配置反復測定分散分析により、使用された薬剤の種類によって反応時間に統計的に有意な差が生じることが明らかになりました (F = 24.75887、p = 0.001)。

多重比較のボンフェローニ検定により、薬剤 1 と薬剤 4 を服用している患者の間、および薬剤 3 と薬剤 4 を服用している患者の間でも、応答時間に統計的に有意な差があることが明らかになりました。