Stata에서 반복 측정 anova를 수행하는 방법

반복 측정 ANOVA는 각 그룹에 동일한 대상이 나타나는 3개 이상의 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

우리는 두 가지 특정 상황에서 일원 반복 측정 ANOVA를 사용합니다.

1. 3개 이상의 시점에 걸쳐 피험자의 평균 점수를 측정합니다. 예를 들어, 훈련 프로그램 시작 1개월 전, 훈련 프로그램 중간, 훈련 프로그램 1개월 후 피험자의 안정시 심박수를 측정하여 평균 안정시 심박수에 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다. 이 세 시점에 대한 요금입니다.

동일한 주제가 어떻게 계속해서 나타나는지 확인하십시오. 동일한 주제를 반복적으로 측정했기 때문에 일원 반복 측정 ANOVA를 사용한 이유입니다.

2. 세 가지 다른 조건에서 피험자의 평균 점수를 측정합니다. 예를 들어, 피험자에게 세 가지 다른 영화를 보도록 요청하고 각 영화를 얼마나 좋아했는지 평가할 수 있습니다.

다시 말하지만, 동일한 대상이 각 그룹에 나타나므로 이러한 세 가지 조건 간의 평균 차이를 테스트하려면 일원 반복 측정 ANOVA를 사용해야 합니다.

이 튜토리얼에서는 Stata에서 일원 반복 측정 ANOVA를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Stata의 반복 측정 ANOVA

연구자들은 4가지 다른 약물을 복용하는 5명의 환자의 반응 시간을 측정합니다. 각 환자는 네 가지 약물 각각에 대해 측정되므로 반복 측정 ANOVA를 사용하여 약물 간에 평균 반응 시간이 다른지 확인합니다.

Stata에서 반복 측정 ANOVA를 수행하려면 다음 단계를 완료하세요.

1단계: 데이터를 로드합니다.

먼저 명령 상자에 use https://www.stata-press.com/data/r14/t43을 입력하고 Enter를 클릭하여 데이터를 로드합니다.

2 단계 : 원시 데이터를 봅니다.

반복 측정 ANOVA를 수행하기 전에 먼저 원시 데이터를 살펴보겠습니다. 상단 메뉴바에서 데이터 > 데이터 편집기 > 데이터 편집기(찾아보기) 로 이동합니다. 이는 4가지 약물 각각에 대해 5명의 환자 각각에 대한 반응 시간을 보여줍니다.

3단계: 반복 측정 ANOVA를 수행합니다.

상단 메뉴 표시줄에서 통계 > 선형 및 관련 모델 > ANOVA/MANOVA > 분산 및 공분산 분석 으로 이동합니다.

종속변수로 점수를 선택합니다. 모델의 경우 두 설명 변수로 사람 과 약물을 선택합니다. 반복 측정 변수라는 상자를 선택하고 반복되는 변수로 약물을 선택하십시오. 다른 모든 항목은 그대로 두고 확인을 클릭합니다.

그러면 반복 측정 ANOVA의 결과를 보여주는 다음 두 테이블이 자동으로 생성됩니다.

첫 번째 테이블에서는 약물 변수에 대한 F 값 과 p 값 (Prob>F로 표시됨)에 관심이 있습니다. F = 24.76이고 p-값은 0.000입니다. 이는 네 가지 약물의 평균 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 나타냅니다.

두 번째 표는 구형성 가정이 위반되었다고 의심되는 경우에만 사용해야 합니다. 이는 모든 쌍별 그룹 조합 간 차이의 분산이 동일해야 한다는 가정입니다. 이 가정이 위반되었다고 생각되면 Hunyh-Feldt 엡실론, Greenhouse-Geisser 엡실론 또는 보수적인 Box 엡실론의 세 가지 수정 계수 중 하나를 사용할 수 있습니다.

약물 변수에 대한 p-값은 다음 세 가지 수정 요인 각각에 대해 표시됩니다.

• Hunyh-Feldt(HF) p-값 = 0.000
• 온실-가이저(GG) p-값 = 0.0006
• Box의 보수적인 p-값(Box) = 0.0076

각 p-값은 0.05 미만이므로 어떤 보정 계수를 사용하더라도 4가지 약물의 평균 점수 간에는 여전히 통계적으로 유의미한 차이가 있습니다.

4단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 반복 측정 ANOVA의 결과를 보고하겠습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

반응 시간에 대한 4가지 다른 약물의 효과를 조사하기 위해 5명의 개인에 대해 일원 반복 측정 ANOVA를 수행했습니다.

결과는 사용된 약물의 유형에 따라 반응 시간에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났습니다(F(3, 12) = 24.75, p < 0.001).