일원 분산 분석과 반복 측정 분산 분석: 차이점

학생들이 종종 혼동하는 두 가지 유형의 분산 분석 모델은 일원 분산 분석과 일원 반복 측정 분산 분석입니다.

간단한 차이점은 다음과 같습니다.

일원 분산 분석은 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

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

예를 들어, 교수가 세 가지 서로 다른 학습 기술로 인해 시험 평균 성적이 달라지는지 여부를 확인하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 그는 15명의 학생을 모집하고 시험 전 일주일 동안 각 학습 기술을 사용할 학생 5명을 무작위로 할당합니다.

각 학생은 각각 하나의 그룹에만 나타나기 때문에 일원 분산 분석을 사용하여 그룹 평균 간의 차이를 테스트할 수 있습니다.

그러나 교수가 5명의 학생만 모집하고 각 학생에게 동일한 난이도의 시험을 준비하기 위해 3주 동안 각 학습 방법을 사용하도록 요청한다고 가정해 보겠습니다.

이 시나리오에서는 각 학생이 각 그룹에 나타나기 때문에 일원 반복 측정 ANOVA를 사용하여 그룹 평균 간의 차이를 테스트할 수 있습니다.

반복 측정 ANOVA를 사용해야 하는 경우

반복 측정 ANOVA는 두 가지 특정 상황에서 사용됩니다.

1. 3개 이상의 시점에 걸쳐 피험자의 평균 점수를 측정합니다. 예를 들어, 훈련 프로그램을 시작하기 한 달 전, 프로그램 중간에 한 번, 프로그램 후 한 달에 피험자의 안정시 심박수를 측정하여 평균 안정시 심박수에 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다. 이 세 순간을 통해.

각 피험자의 심박수는 여러 번 측정되므로 반복 측정 ANOVA를 사용하여 이 세 기간에 걸쳐 평균 심박수에 유의한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.

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 반복 측정 ANOVA를 사용하여 이 세 가지 조건 간의 평균 차이를 테스트해야 합니다.

반복 측정 ANOVA의 장점과 단점

일원 반복 측정 ANOVA는 일반 일원 분산 분석에 비해 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. 연구자가 동일한 개인으로부터 여러 번 데이터를 간단히 얻을 수 있기 때문에 일원 반복 측정 ANOVA에 참여할 소수의 개인을 모집하는 것이 더 빠르고 비용 효율적입니다.

2. 연구자들은 데이터의 차이 중 일부를 개인 자신의 탓으로 돌릴 수 있으므로 다양한 치료 간에 존재하는 실제 차이를 더 쉽게 감지할 수 있습니다.

그러나 일원 반복 측정 ANOVA 에는 다음과 같은 단점이 있습니다.

1. 개인이 실험에서 탈락하면 연구자는 일반적인 일원 분산 분석에 비해 더 많은 데이터를 잃게 됩니다.

2. 개인은 순서 효과 , 즉 치료가 제시되는 순서에 따라 참가자의 행동이 달라지는 현상을 겪을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 개인은 마지막 치료를 받을 때 피곤해지거나 피곤해질 수 있습니다.

추가 리소스

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