バランスの取れた反復測定設計

わかりました、これは私の問題です：

• 参加者は12人です。
• 各参加者は、研究室で3夜を過ごし、夜間の4つの時点（12、1、2、3時）で反応時間のタスクを実行しました。
• 毎晩、各参加者は3つの実験条件の1つにさらされ、各参加者は3週間の終わりに各条件を完了しましたが、条件の順序は被験者間で完全にバランスが取れていました。

つまり、結局のところ、各参加者、各条件について、4つの平均反応時間があります。

夜間の状態と時間点を含む線形混合モデルを使用し、固定効果としての条件*時間点の相互作用を使用したいと考えました（夜間の3つの条件のいずれかで反応時間が短くなることを期待しているため）。ランダムな効果として、主題を含めたかったのですが、SPSSでこれをどのように行うか、混合モデルが適切な方法であるかどうか確信がありません。

誰かが私に進む方法についていくつかのヒントを与えることができますか？本当にありがたいです！

前もって感謝します

共分散構造を指定する必要はありませんが、推奨されません。間違った構造を選択すると、ターゲットのタイプIエラーを見逃す可能性があります。代わりに、ここで説明する手順を使用してください。これは、未知の共分散行列に対するANOVAの一般化であり、独立した被験者よりも反復測定が多い場合にも適用できます。

残念ながら、それは（まだ）SPSSに実装されていません。しかしSASマクロがあります。hld-f2.sas使用方法をご覧ください。

共分散構造を単純に複合対称としてモデル化する場合、データがバランスが取れており、欠落していない場合、混合効果モデリングと反復測定ANOVAの結果は一致するはずです。共分散構造を他のもの（たとえば、非構造化または自己回帰）としてモデル化する場合は、混合効果モデリングを使用する必要があります。

使用する共分散構造をどのようにして知るのですか？最初に、データをプロットし、分散/相関が夜間に顕著に変化することを確認します。次に、共分散行列を計算して、（共）分散が夜間一定であるかどうかを確認します。第三に、あなたが記事を投稿することを考えているジャーナルをチェックしてください。高度な技術と従来の技術のどちらを好みますか？ジャーナルがANOVAを使用して記事のみを公開している場合は、ANOVAも使用することをお勧めします（混合効果モデリングに基づく代替の共分散構造の使用を正当化することに抵抗がない場合）。