ANOVA s opakovanými meraniami
Within-subjects ANOVA pre dizajny pred/po alebo s viacerými podmienkami — s Mauchlyho testom sphericity, korekciami, parciálnym eta-squared a reportom v APA.
Táto stránka je prekladom recenzovaného anglického originálu. Zobraziť originál (EN)
ANOVA s opakovanými meraniamiČo to je
ANOVA s opakovanými meraniami (nazývaná aj within-subjects ANOVA) testuje, či sa výsledok mení naprieč podmienkami alebo časovými bodmi, keď <em>tí istí účastníci</em> poskytujú dáta na každej úrovni. Je to within-subjects náprotivok jednofaktorovej ANOVA. Pretože každý účastník slúži ako vlastná kontrola, individuálne rozdiely sa odstránia z chybového člena, čo dáva testu väčšiu štatistickú silu než dizajn medzi skupinami rovnakej veľkosti. Kľúčové výstupy zahŕňajú F štatistiku, stupne voľnosti (df) a p-hodnotu pre within-subjects efekt a parciálne eta-squared (parciálne η²) ako veľkosť efektu. Keďže test predpokladá sphericity — rovnaké variancie rozdielov medzi všetkými pármi podmienok — Explonia spúšťa Mauchlyho test automaticky. Keď je sphericity porušená (Mauchlyho p < .05), stupne voľnosti sa upravia buď Greenhouse–Geisser alebo Huynh–Feldt korekciou, čo robí test dostatočne konzervatívnym, aby bol platný. Upravené párové porovnania identifikujú, ktoré konkrétne podmienky sa líšia.
Kedy ho použiť
- Tí istí účastníci sú meraní v troch alebo viacerých časových bodoch (napr. pred, v strede, po).
- Každý účastník absolvuje všetky podmienky vo within-subjects experimente.
- Chceš testovať zmenu v čase s väčšou silou než pri dizajne medzi skupinami.
- Potrebuješ veľkosť efektu (parciálne η²) do svojej APA práce popri F a p.
Kedy ho nepoužiť
- V každej skupine sú iní účastníci — radšej použi porovnanie medzi skupinami (nezávislý t-test alebo jednofaktorovú ANOVA).
- Máš len dve opakované merania a tvoj výsledok je spojitý — párový t-test dá rovnaký výsledok s jednoduchším reportom.
- Carry-over efekty medzi podmienkami robia within-subjects meranie nevhodným — zváž dizajn medzi skupinami.
Predpoklady
- Tí istí účastníci sú meraní pri každej podmienke alebo časovom bode (within-subjects dizajn).
- Sphericity — variancie rozdielov medzi všetkými pármi podmienok sú rovnaké; kontroluje to Mauchlyho test.
- Keď je sphericity porušená (Mauchlyho p < .05), stupne voľnosti sa upravia (Greenhouse–Geisser alebo Huynh–Feldt).
- Výsledok je spojitý a v každej podmienke má približne normálne rozdelenie.
- Žiadne carry-over efekty medzi podmienkami, ktoré by robili within-subjects meranie nevhodným.
Prahy a medzné hodnoty
| Criterion | Rule of thumb | Source |
|---|---|---|
| Mauchlyho W | p < .05 → sphericity porušená → aplikuj korekciu | Mauchly (1940) |
| Greenhouse–Geisser ε | ε < .75 → uprednostni Greenhouse–Geisser korekciu | Greenhouse & Geisser (1959) |
| Huynh–Feldt ε | ε ≥ .75 → Huynh–Feldt korekcia je menej skreslená | Huynh & Feldt (1976) |
| Parciálne η² | .01 malé, .06 stredné, .14 veľké (hrubé vodidlá) | Cohen (1988) |
| Významnosť (α) | p < .05 konvenčné; uprav párové porovnania pre viacnásobné testy | Štandardná konvencia NHST |
Ako to reportovať v APA
Mauchlyho test naznačil porušenie sphericity, W = .81, p = .012; preto boli stupne voľnosti upravené pomocou Greenhouse–Geisser odhadu (ε = .87). ANOVA s opakovanými meraniami odhalila významný efekt času, F(1.73, 206.93) = 24.17, p < .001, parciálne η² = .17. Upravené párové porovnania ukázali, že skóre v Čase 2 bolo významne vyššie než v Čase 1 (p = .003) a Čase 3 (p < .001).
Ako to počíta Explonia
V Explonii otvor svoju štúdiu, zvoľ Repeated Measures pod Analyses a priraď svoje within-subjects premenné do slotov pre časové body alebo podmienky. Explonia odhadne model, spustí Mauchlyho test sphericity automaticky a aplikuje Greenhouse–Geisser korekciu, ak je sphericity porušená. Reportuje F, upravené df, p a parciálne η² v jednej tabuľke spolu s upravenými párovými porovnaniami pre každý pár podmienok. Pole Article description pripraví odsek v štýle APA — vrátane Mauchlyho výsledku a použitej korekcie — ktorý môžeš upraviť pred skopírovaním. Všetky analýzy sú dostupné v každom pláne; limit naprieč plánmi je počet odpovedí v tvojej štúdii.
Často kladené otázky
Čo je sphericity a prečo na nej záleží?
Sphericity znamená, že variancie rozdielov medzi všetkými pármi podmienok sú rovnaké. ANOVA s opakovanými meraniami sphericity predpokladá. Keď je tento predpoklad porušený, F-test je príliš liberálny — produkuje priveľa falošne pozitívnych. Mauchlyho test tento predpoklad kontroluje, a ak je významný (p < .05), mal by si aplikovať korekciu.
Ktorú korekciu zvoliť, keď je sphericity porušená — Greenhouse–Geisser alebo Huynh–Feldt?
Keď je Greenhouse–Geisser epsilon (ε) pod .75, vo všeobecnosti sa uprednostňuje Greenhouse–Geisser korekcia, pretože je konzervatívnejšia. Keď je ε .75 alebo vyššie, Huynh–Feldt korekcia je menej skreslená. V práci reportuj tú korekciu, ktorú aplikuješ, spolu s hodnotou ε.
Ako reportovať parciálne eta-squared v APA?
Parciálne η² reportuj popri F, stupňoch voľnosti a p. Napríklad: F(1.73, 206.93) = 24.17, p < .001, parciálne η² = .17. Cohenove (1988) konvencie označujú .01 ako malé, .06 ako stredné a .14 ako veľké, hoci sú to skôr hrubé vodidlá než štandardy špecifické pre odbor.
Aký je rozdiel medzi ANOVA s opakovanými meraniami a ANOVA medzi skupinami?
Pri dizajne s opakovanými meraniami (within-subjects) tí istí účastníci poskytujú dáta pri každej podmienke alebo časovom bode. Pri dizajne medzi skupinami sú do každej skupiny zaradení iní účastníci. Opakované merania používajú každého účastníka ako vlastnú kontrolu, čo zvyšuje štatistickú silu, ale vyžaduje predpoklad sphericity.
Last updated: júl 2026
Spustite ANOVA s opakovanými meraniami na vlastných dátach
Zozbierajte alebo nahrajte svoje dáta, spustite analýzu v prehliadači a získajte návrh odseku APA, ktorý môžete upraviť. Začnite zadarmo. Bez karty.
Začať zadarmo