重復測量設計

❶ 問個實驗的問題~~~重復測量到底是不是被試內設計哦

但是每個被試只接受一個處理，所以隨機區組設計依然是組間設計。舒華的《多因素設計》里有寫

❷ 重復測量設計和匹配被試設計的區別

重復測量方差分析也就是被試內設計的方差分析，如果是單因素的重復測量方差分回析的話答，有總自由度=an-1，被試間自由度=n-1,被試內自由度=n(a-1)，處理間自由度=a-1
這里的a指的是自變數的處理個數，n是每個處理內的被試人數

❸ 重復測量設計用什麼方法檢驗

球形檢驗沒有結果說明案例數量少了，算不出來 如果只有術前 術後兩個時間段的數據進行比較 可以直接採用配對t檢驗就可以了，配對t檢驗本身就是針對針對同樣被試做的前後側進行的比較

❹ 重復測量設計 如何計算樣本量 用spss軟體 實驗組和對照組兩組 5個時間點

樣本量的計算不建議用spss

❺ 重復測量設計方差分析主體間有差別怎麼辦

單因素方差分析，又稱為完全隨機設計方差分析,如你設計不進行4個時間點測量，則應該內用單因素方容差分析；
重復測量數據分差分析，故名思議，每個受試對象在不同時間點進行了重復測量，因此應該採用重復測量數據的方差分析，主要因為不同時間點測量數據不再相互獨立，有背方差分析的7字決「獨立、正態、方差齊」。SPSS里專門有重復測量方差分析的，也很簡單哦。你的方差分析為2因素，其中一個為重復測量數據的方差分析。
另請注意：不是不同時點測量就是重復測量方差分析，必須不同時點在同一受試對象監測指標，有的實驗安排，時間點1處死一批動物監測指標，時間點2在處死一批動物等等，則不屬於重復測量數據方差分析。

❻ 求大神講解隨機區組設計和重復測量設計的區別是什麼

①同一受試對象在不同時間點的數據高度相關；
②重復測量資料中的處理因素在受試對象（回看成答區組）間為隨機分配，但受試對象（看成區組）內的各時間點是固定的，不能隨機分配醫學教|育網搜集整理。隨機區組設計資料中每個區組內的受試對象彼此獨立，處理只在區組內隨機分配，同一區組內的受試對象接受的處理各不相同。

❼ 求救：兩因素完全重復測量設計的方差分析在spss中如何操作

SPSS11.5為例：
Analyze->General Linear Model->Repeated Measures
->然後進入復選框Repeated Measures Define Factors
在Within-Subject Factor Name:後面的框中填寫組內變數名，你這里回兩個變數都是組內變數就都一個一答個填，然後在下面的框中填寫變數的水平，填寫一個後，點擊add，然後都添加好了點擊Defined
->把數據放入Within-Subject Variable框中，下面還有一個框可以添加組間變數的。其它的選框和一般的方差分析沒有什麼差別

❽ 怎麼用pass計算重復測量設計樣本

重復測量資料(repeated measurement data)是指同一受試對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量所得的資料，常用來分析該觀察指標在不同時間點上的變化特點。
舉例（註：此例子為不等距重復測量）：
為了解某葯物對某種疾病模型大鼠的體重影響，將20隻Wistar大鼠隨機分成3組，陰性對照組（7隻）、正常對照組（6隻）和待測葯物組（7隻）。陰性對照組，造模14天後肌注生理鹽水；正常對照組，14天後肌注生理鹽水；待測葯物組，造模14天後肌注待測葯物，連續給葯8天。分別記錄造模後第10、15、20、24天的大鼠體重。
SPSS分析步驟：
Analyze→General Linear Model(一般線性模型)→Repeated Measures…→出現Repeated Measures Define Factors對話框，在Within?Subject Factor Name中鍵入t (重復測量的變數名)；在Number of levels中鍵入4 (重復測量的次數)，單擊Add→ Define，進入Repeated Measures 主對話框：將t10～t24(代表四次測量結果)調入Within?Subjects Variables(t)框中； group調入Between?Subjects Factor(s) 框中→ Model，進入Repeated Measures :Model對話框，選中Custom(自定義模型)，將time調入Within?Subjects Model框(分析4次測量間有無隨時間變化的趨勢)；group調入Between?Subjects Model框，→Build Term(s)菜單中選中 Main effects(只分析主效應) ，單擊Continue返回→Paste，進入SPSS Syntax Editor程序編輯窗口，將"/WSFACTOR=t 4 Polynomial" 語句修改為"/WSFACTOR=t 4 Polynomial (10 15 20 24)"→單擊Run→ All。
在對重復測量資料進行分析時要注意下面幾點：①球形檢驗之後，若p>0.05,說明重復測量數據之間不存在相關性，滿足Huynh-Feldt條件，可以使用重復測量資料的單變數方差分析。若p<0.05,說明不滿足Huynh-Feldt條件，需要對組內效應進行校正，校正系數為Epsilon而組間效應無需校正；②不等距重復測量資料在SPSS中不能直接利用菜單完成，可利用Paste按鈕和Syntax Editor程序編輯窗口；③重復測量資料的結果較復雜，在給出解釋時要慎重。

❾ 練習效應在重復測量設計中有何作用如何平衡練習效應

練習效應，心理學實驗當中的一種誤差來源。指實驗中，被試由於多次重復同樣的程序回，實驗成績提答高或降低的現象。可以通過合理安排休息、隨機安排刺激序列等方式避免或平衡這一效應帶來的誤差。
智商測量產生誤差
在智力測量時，我們也不能一錘定音，說某某學生是天才，某某學生智商低，是低能孩。一般情況下，心理測量特別是智商測量，有其權威性，能初步測量出學生的現有智力水平。但在許多情況下，外界的許多因素會影響到智商測量的真實性、准確性。因為這與測量的實施者、被試的個性因素、測量的情境因素影響以及其他偶然因素，其中，練習效應的影響便是智商測量產生誤差的重要因素之一。

防止消極作用
現在許多書把不應公開的智商測量幾乎公開化了或變相公開了，許多家長或老師對這些測量又感興趣，給其孩子、學生練習，從而產生了練習效應。可見，在實驗中、按能分班測試中，職業心理適應性測驗中，等等，都是希望嚴格控制練習效應的，越少越好。但在我們教學中，我們又都希望能通過練習產生最大的心理效應。因此，學校教師一定要審時度勢，充分發揮好練習效應的積極作用，防止其消極作用的發生。這些對策在實施時務必引起重視。[