反復測定設計は、本質的に非時間的である可能性がありますか？

さまざまな本やウェブページで繰り返し測定または被験者内デザインについて読んだときはいつでも、常に取り上げられる例は、ある種の長期的または繰り返し測定デザインです（たとえば、人は1日のうちに同じスケールで数回測定されます）。私の実験では、ランダムな順序でさまざまな写真を人々に見せ、これらの写真をさまざまなカテゴリにグループ化しました。これは反復測定または被験者内設計の例ですか？つまり、データで反復測定（被験者内）分散分析を使用できますか（すべての基本的な仮定を満たす場合）。

伝統的に、はい、あなたのデザインは反復測定デザインとして扱うことができます。そこでは、人を繰り返し観察の単位として扱い、各カテゴリーの写真を互いに均質な複製として扱い、それらを平均に折りたたみ、カテゴリーをSs内変数。

ただし、Peter Flomが指摘しているように、画像のカテゴリ内の変動性を考慮する価値がある可能性があります（その可能性があります）。この場合、カテゴリを固定効果として扱う混合効果モデリングコンテキストに移動する必要があります。交差ランダム効果としての人とカテゴリーのトークンの両方。説明はBaayen et al 2008を参照してください。