Аналітичні методи 1

Лекція 10
Внутрішньосуб’єктний дисперсійний аналіз

аналітичні

Прикладом внутрішньодисциплінарного проекту може бути гіпотетичне дослідження холестерину, яке має чотири методи лікування: дієта з високим вмістом вівсяних клітковин, фізичні вправи, дієта з низьким вмістом жиру та дієта з низьким вмістом калорій. У варіанті дослідження між суб'єктами різні учасники перебували б у кожній з цих чотирьох умов. У досліджуваній версії цього дослідження кожен учасник може піддаватися дії кожного з цих методів лікування протягом певного періоду. Отже, якби я брав участь у дослідженні холестерину (або, якщо говорити конкретніше, ми б назвали це повторним заходом), я б місяць їв вівсянку на сніданок. Потім, наступного місяця, я перестав їсти вівсяну кашу і почав режим вправ. Наступного місяця я припинив би фізичні вправи і почав би зменшувати споживання жиру. І так далі.

Можна вважати, що показники показників рівня холестерину заблоковані разом відповідно до кожної людини. Кожна людина має чотири бали. В кінці кожного місяця (і, отже, кожного лікування) проводиться підрахунок холестерину. Певним чином, кожен учасник має блок із чотирьох балів - так що ви можете побачити схожість із рандомізованим дизайном блоку.

Подібно до ANOVA між суб'єктами та t-тесту між суб'єктами, ANOVA між суб'єктами та t-тест між суб'єктами пов'язані. ANOVA в межах суб'єктів може бути використаний для двох або більше груп, і при використанні з двома групами t-тест і F-тест приведуть до однакового висновку (і).

Ті самі переваги t-тесту всередині суб'єктів у порівнянні з t-тестом між суб'єктами все ще застосовуються. Нам потрібно менше учасників загалом і ми маємо більше повноважень, тому що кожна людина (або блок) виступає як власний контроль.

Аналіз
Підхід до аналізу подібний до підходу до парного (або в межах випробовуваних, або відповідного) t-тесту. Нас цікавлять різниці між балами для окремої людини (пам’ятаєте, коли ми розраховували різницю, d, для кожної людини?). Ми також будемо використовувати подібну логіку ANOVA до логіки, яку ми використовували для ANOVA між суб'єктами. Ми обчислимо варіацію балів для індивіда відносно середнього балу для цієї особи. Іншими словами, ми хочемо знати, наскільки оцінки кожного учасника змінюються від лікування до лікування. Якби одне або декілька наших методів лікування холестерином мали ефект, ми могли б очікувати, що кількість холестерину змінюватиметься досить різко з місяця в місяць.

Примітка про позначення
Позначення цього аналізу кардинально не змінюється, але нам потрібно трохи його розширити. Раніше ми використовували крапку, щоб вказати, що ми поєднували бали між людьми. Наприклад, згадується сума індивідуальних балів у групі. Цього разу ми зробимо деякі додавання в інший спосіб, щоб поєднати бали для різних процедур, а не для окремих людей. Отже, сума балів для одного учасника дослідження, підсумована за всіма процедурами, символізується сумою показників холестерину для других учасників, які пройшли всі чотири умови лікування, буде символізовано як Таким чином, означає суму осіб для другого лікування, і означає деякі з процедур для учасника 2. Подібне, являє собою середній бал холестерину для учасника 2 для всіх процедур і являє собою середнє значення всіх учасників для лікування № 2.