Spss에서 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.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 일원 반복 측정 ANOVA를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 반복 측정 ANOVA

연구자들은 네 가지 약물이 서로 다른 반응 시간을 유발하는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 4가지 다른 약물에 대한 5명의 환자의 반응 시간을 측정했습니다. 각 환자는 네 가지 약물 각각에 대해 측정되므로 반복 측정 ANOVA를 사용하여 약물 간에 평균 반응 시간이 다른지 확인합니다.

SPSS에서 반복 측정 ANOVA를 수행하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1단계: 데이터를 입력합니다.

4가지 약물에 대한 5명의 환자의 반응 시간(초)을 보여주는 다음 데이터를 입력하십시오.

2단계: 반복 측정 ANOVA를 수행합니다.

분석 탭을 클릭한 다음 일반 선형 모델 , 반복 측정을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 개체 내 요인 이름에 대한 약물을 입력합니다. 수준 수로 4를 입력한 다음(각 연구 대상자가 4가지 다른 약물을 테스트했으므로) 추가 를 클릭합니다. 측정값 이름 에 ResponseTime을 입력한 다음 추가를 클릭합니다. 마지막으로 설정을 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 4개의 약물 변수를 각각 개체 내 변수라고 표시된 영역으로 드래그합니다.

다음으로 플롯 을 클릭합니다. 변수 약물을 수평 축 레이블 이 붙은 영역으로 드래그합니다. 그런 다음 추가 를 클릭합니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

다음으로 EM 수단을 클릭합니다. 약물 변수를 Show Means For 라벨이 붙은 상자로 드래그합니다. 그런 다음 주효과 비교 옆의 상자를 선택하고 드롭다운 메뉴에서 Bonferroni를 선택합니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

마지막으로 확인 을 클릭합니다.

2단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 반복 측정 ANOVA의 결과가 나타납니다. 결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

피험자 내 효과 테스트

이 표에는 전체 F 통계와 반복 측정 ANOVA의 해당 p-값이 표시됩니다. 우리는 일반적으로 Greenhouse-Geisser라고 표시된 줄의 값을 사용합니다.

이 선에 따르면 F 통계량은 24.759 이고 해당 p-값은 0.001 입니다. 이 p-값은 0.05보다 작기 때문에 귀무 가설을 기각하고 네 가지 약물 간의 평균 반응 시간에 통계적으로 유의한 차이가 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

쌍별 비교

귀무가설을 기각했기 때문에 이는 적어도 두 개의 그룹 평균이 다르다는 것을 의미합니다. 어떤 그룹의 평균이 다른지 확인하기 위해 각 약물 간의 쌍별 비교를 표시하는 이 표를 사용할 수 있습니다.

표에서 다음 비교에 대한 p-값을 볼 수 있습니다.

• 약물 1 대 약물 2 | p-값 = 1.000
• 약물 1 대 약물 3 | p-값 = 0.083
• 약물 1 대 약물 4 | p-값 = 0.010
• 약물 2 대 약물 3 | p-값 = 0.071
• 약물 2 대 약물 4 | p-값 = 0.097
• 약물 3 대 약물 4 | p-값 = 0.011

0.05 미만의 유일한 p-값은 약물 1 대 약물 4 및 약물 3 대 약물 4에 대한 것입니다. 다른 모든 비교의 p-값은 0.05보다 큽니다.

추정된 한계 평균 그래프

이 차트는 각 약물에 대한 예상 평균 반응 시간을 표시합니다. 그래프에서 우리는 네 가지 약물 사이에 반응 시간이 크게 다르다는 것을 분명히 알 수 있습니다.

3단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 반복 측정 ANOVA의 결과를 보고할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

환자의 평균 반응 시간이 네 가지 다른 약물 간에 다른지 여부를 확인하기 위해 일원 반복 측정 ANOVA를 수행했습니다.

일원 반복 측정 ANOVA에서는 사용된 약물 유형에 따라 반응 시간이 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났습니다(F = 24.75887, p = 0.001).

다중 비교를 위한 Bonferroni 테스트에서는 약물 1과 약물 4, 약물 3과 약물 4를 복용한 환자 간에 반응 시간에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났습니다.