SPSS出力を正しく解釈するための反復測定ANOVA仮定の理解

さまざまな報酬条件がタスクのパフォーマンスに影響を与える可能性があるかどうかを調査しています。それぞれn = 20の2つのグループによる小規模な研究のデータがあります。3つの異なる「報酬」条件でのパフォーマンスに関連するタスクのデータを収集しました。タスクには、3つの条件のそれぞれにおけるパフォーマンスが2回、ランダムな順序で含まれていました。異なる「報酬」条件のそれぞれで、各グループのタスクパフォ​​ーマンスに平均差があるかどうかを確認したいと思います。

• IV =グループタイプ
• DV = 3つの条件にわたるタスクパフォ​​ーマンスの平均測定値

反復測定ANOVAからの出力とSPSSの生データセットへのアクセスがありますが、続行方法がわかりません。Pallantのテキストは多少制限されているため、この解釈の段階的なガイドを見つけることができませんでした。私の特定の問題は次の分野にあります：

1. 各変数の正常性を個別に、またはIVの各レベルの組み合わせ内でチェックしますか？それが組み合わせ内にある場合、それをどのようにチェックしますか？
2. 最初にモークリーのテストをチェックしますか？違反している場合、それはどういう意味ですか？違反していない場合、それはどういう意味ですか？
3. 多変量テストの表、または被験者内効果のテストをいつ見ても大丈夫ですか？どちらか（または両方？）を使用するのが適切かどうかはわかりません。
4. ペアワイズ比較を見ても大丈夫ですか？多変量または被験者内効果が有意性を示さない場合（つまり、P <0.05）、そうすることは直観に反するように見えますが、私は再び確信が持てません。

1. 従属変数は、被験者間計画の各セルで正常でなければなりません。このようなセルが2つあります。2つのグループなので、正常性は両方のグループにあるはずです。また、3つのDV間の分散共分散行列は、2つのグループで同じでなければなりません。EXPLOREプロシージャのShapiro-Wilk検定またはKolmogorov-Smirnov（Lilliefors修正あり）検定で正規性を確認できます。分散共分散の均一性は、ボックスのM検定（判別分析で検出）でテストできます。ただし、ANOVAは両方の仮定に対する違反に対して非常に堅牢であることに注意してください。

2. モークリーの検定は、反復測定ANOVAへの単変量アプローチに必要な、いわゆる球形性の仮定をチェックします。この仮定では、大まかに言って、繰り返し測定したDVの違いが相互に相関しないことが必要です。仮定に違反している場合は、被験者内効果のテストの表の「仮定された周応性」を無視する必要があります。代わりにいくつかの修正（Greenhouse-Geisserなど）が見つかりました。

3. 被験者内効果のテストの表はRM-ANOVAの「単変量アプローチ」を反映していますが、多変量テストの表は「多変量アプローチ」を反映しています。これら2つはどちらも有用であり、「より良い」という議論が少しあります。それらについてここで少し読んでください、もう少しここで。

4. 通常、全体的な効果が有意でない場合、ペアワイズテストをチェックしません。ほとんど意味がありません。

SPSSによる反復測定ANOVAの解釈に関する一般リソース

反復測定ANOVAに関するより一般的なリソースが必要なようです。ここにいくつかのWebリソースがありますが、一般に「SPSS反復測定ANOVA」を検索すると、多くの便利なオプションが得られます。

• UCLAには、他のいくつかの例とともに、2 x 3混合ANOVAによる解釈を伴うSPSS出力の例があります。
• アンディフィールドの反復測定分散分析

1.正常性の確認

• 実用的な観点から、変換の正当化に正規性のテストがよく使用されます。変換を適用する場合は、デザインのすべてのセルに同じ変換を適用する必要があります。
• SPSSを使用して正規性を評価する一般的な方法は、モデルを設定して残差を保存し、残差の分布を調べることです。

2.モークリーの検定の価値

• 一般的な戦略は、モークリーの検定を調べ、統計的に有意である場合は、単変量修正検定または多変量検定を解釈することです。

3.多変量

• @ttnphnsはこれをうまくまとめていると思います。

4.ペアワイズ比較

• @ttnphnsはこれをうまくまとめていると思います。