Stata 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。

次の 2 つの特定の状況で、一元配置反復測定分散分析を使用します。

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、トレーニング プログラムの途中、およびトレーニング 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。これら 3 つの時点におけるレートを示します。

同じトピックが何度も登場することに注目してください。同じ被験者を繰り返し測定したため、一元配置反復測定分散分析を使用しました。

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現れるため、一元配置反復測定分散分析を使用して、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。

このチュートリアルでは、Stata 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: Stata での反復測定 ANOVA

研究者らは、4 種類の異なる薬を服用している 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。

Stata 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: データをロードします。

まず、コマンド ボックスにuse https://www.stata-press.com/data/r14/t43と入力し、Enter をクリックしてデータをロードします。

ステップ2: 生データを表示します。

反復測定分散分析を実行する前に、まず生データを見てみましょう。上部のメニュー バーから、 [データ] > [データ エディター] > [データ エディター (参照)]に移動します。これにより、4 つの薬のそれぞれに対する 5 人の患者それぞれの応答時間が表示されます。

ステップ 3: 反復測定 ANOVA を実行します。

上部のメニュー バーから、 [統計] > [線形モデルおよび関連モデル] > [ANOVA/MANOVA] > [分散および共分散の分析]に移動します。

[従属変数] で、 [スコア]を選択します。 [モデル] では、2 つの説明変数として個人と薬物を選択します。 「反復測定変数」というボックスにチェックを入れ、反復する変数として薬物を選択します。他はすべてそのままにして、 「OK」をクリックします。

これにより、反復測定 ANOVA の結果を示す次の 2 つの表が自動的に生成されます。

最初の表では、薬物変数のF 値とp 値(Prob>F として表示) に興味があります。 F = 24.76、p 値は 0.000 であることに注意してください。これは、4 つの薬剤の平均スコア間に統計的に有意な差があることを示しています。

2 番目の表は、球面度の仮定が違反されていると疑われる場合にのみ使用してください。これは、すべてのペアごとのグループの組み合わせ間の差の分散が等しくなければならないという仮定です。この仮定に違反していると思われる場合は、Hunyh-Feldt イプシロン、Greenhouse-Geisser イプシロン、または保守的なボックス イプシロンの 3 つの補正係数のいずれかを使用できます。

薬物変数の p 値は、次の 3 つの補正係数ごとに表示されます。

• フニー・フェルト (HF) p 値 = 0.000
• 温室効果ガイザー (GG) p 値 = 0.0006
• ボックスの保守的な p 値 (ボックス) = 0.0076

各 p 値は 0.05 未満であるため、使用する補正係数に関係なく、4 つの薬剤の平均スコア間には依然として統計的に有意な差があることに注意してください。

ステップ 4: 結果を報告します。

最後に、繰り返し測定した 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。

応答時間に対する 4 つの異なる薬剤の影響を調べるために、5 人の個人に対して一元配置反復測定 ANOVA が実行されました。

結果は、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示されました (F(3, 12) = 24.75、p < 0.001)。