Een anova met herhaalde metingen uitvoeren in stata

Een ANOVA met herhaalde metingen wordt gebruikt om te bepalen of er al dan niet een statistisch significant verschil bestaat tussen de gemiddelden van drie of meer groepen waarin dezelfde onderwerpen in elke groep voorkomen.

We gebruiken een eenrichtings ANOVA met herhaalde metingen in twee specifieke situaties:

1. Meet de gemiddelde scores van proefpersonen over drie of meer tijdstippen. U wilt bijvoorbeeld de rusthartslag van de proefpersonen een maand vóór aanvang van een trainingsprogramma, halverwege het trainingsprogramma en een maand na het trainingsprogramma meten om te zien of er een significant verschil is in de gemiddelde rusthartslag. tarieven over deze drie tijdstippen.

Merk op hoe dezelfde onderwerpen keer op keer verschijnen. We hebben dezelfde onderwerpen herhaaldelijk gemeten, vandaar dat we een ANOVA met herhaalde metingen in één richting hebben gebruikt.

2. Meet de gemiddelde scores van proefpersonen in drie verschillende omstandigheden. U kunt de proefpersonen bijvoorbeeld vragen om drie verschillende films te bekijken en elke film te beoordelen op basis van hoe leuk ze deze vonden.

Ook hier komen in elke groep dezelfde proefpersonen voor, dus moeten we een ANOVA met herhaalde metingen in één richting gebruiken om het verschil in gemiddelden tussen deze drie condities te testen.

In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een ANOVA met herhaalde metingen in één richting uitvoert in Stata.

Voorbeeld: ANOVA met herhaalde metingen in Stata

Onderzoekers meten de reactietijd van vijf patiënten die vier verschillende medicijnen gebruiken. Omdat elke patiënt wordt gemeten op elk van de vier medicijnen, zullen we een ANOVA met herhaalde metingen gebruiken om te bepalen of de gemiddelde reactietijd tussen medicijnen verschilt.

Voer de volgende stappen uit om ANOVA met herhaalde metingen uit te voeren in Stata.

Stap 1: Gegevens laden.

Laad eerst de gegevens door gebruik https://www.stata-press.com/data/r14/t43 in het opdrachtvenster te typen en op Enter te klikken.

Stap 2: Bekijk de onbewerkte gegevens.

Voordat we een ANOVA met herhaalde metingen uitvoeren, kijken we eerst naar de onbewerkte gegevens. Navigeer in de bovenste menubalk naar Gegevens > Gegevenseditor > Gegevenseditor (Bladeren) . Dit toont ons de responstijden voor elk van de 5 patiënten op elk van de vier medicijnen:

Stap 3: Voer een ANOVA met herhaalde metingen uit.

Navigeer in de bovenste menubalk naar Statistieken > Lineaire en gerelateerde modellen > ANOVA/MANOVA > Variantie- en covariantieanalyse .

Kies bij Afhankelijke variabele score . Kies bij Model persoon en medicijn als twee verklarende variabelen. Vink het vakje aan met de tekst Variabelen voor herhaalde metingen en kies medicijn als de variabele die zich herhaalt. Laat al het andere zoals het is en klik op OK .

Dit levert automatisch de volgende twee tabellen op die de resultaten tonen van de ANOVA met herhaalde metingen:

In de eerste tabel zijn we geïnteresseerd in de F-waarde en p-waarde (weergegeven als Prob>F) voor de medicijnvariabele . Merk op dat F = 24,76 en de p-waarde 0,000 is. Dit geeft aan dat er een statistisch significant verschil bestaat tussen de gemiddelde scores van de vier geneesmiddelen.

De tweede tabel mag alleen worden gebruikt als we vermoeden dat de aanname van sfericiteit is geschonden. Dit is de aanname dat de varianties van de verschillen tussen alle paarsgewijze groepscombinaties gelijk moeten zijn. Als we van mening zijn dat deze veronderstelling is geschonden, kunnen we een van de drie correctiefactoren gebruiken: de Hunyh-Feldt-epsilon, de Greenhouse-Geisser-epsilon of de conservatieve Box-epsilon.

Voor elk van deze drie correctiefactoren wordt de p-waarde voor de geneesmiddelvariabele weergegeven:

• Hunyh-Feldt (HF) p-waarde = 0,000
• Greenhouse-Geisser (GG) p-waarde = 0,0006
• De conservatieve p-waarde van Box (Box) = 0,0076

Merk op dat elk van de p-waarden kleiner is dan 0,05, er is dus nog steeds een statistisch significant verschil tussen de gemiddelde scores van de vier medicijnen, ongeacht welke correctiefactor we gebruiken.

Stap 4: Rapporteer de resultaten.

Ten slotte zullen we de resultaten van onze herhaalde ANOVA-metingen rapporteren. Hier is een voorbeeld van hoe u dit kunt doen:

Een ANOVA met herhaalde metingen in één richting werd uitgevoerd op vijf personen om het effect van vier verschillende medicijnen op de responstijd te onderzoeken.

Uit de resultaten bleek dat het gebruikte type medicatie resulteerde in statistisch significante verschillen in responstijd (F(3, 12) = 24,75, p < 0,001).