Assumptions in Repeated Measures AN

Assumptions in Repeated Measures ANOVA
Except for independence of samples, the assumptions for simple ANOVA, (between subjects
designs), discussed in chapter 9 also hold true for repeated measures ANOVA,
(within-subjects designs). But with repeated measures designs, we must also consider
the relationships among the repeated measures. Repeated measures ANOVA
must meet the assumption of sphericity, sometimes referred to as compound symmetry.
Sphericity requires that the repeated measures demonstrate homogeneity of
variance (see chapter 8, assumptions for the t test) and homogeneity of covariance.
Homogeneity of covariance means that the relationships, or correlations, on the
dependent variable among all of the three or more repeated measures are equal.
When only two repeated measures are ernployed (such as pre-post measures for a t
test), this assumption is not applicable, because there is only one correlation coeffcient
that can be calculated, the correlation between pre- and posttest scores. Methods
of dealing with violations of sphericity will be presented later in this chapter

Results (Thai) 1:

สมมติฐานในการวัดซ้ำการวิเคราะห์ความแปรปรวนยกเว้นสำหรับความเป็นอิสระของตัวอย่าง สมมติฐานการวิเคราะห์ความแปรปรวนง่าย, (ระหว่างเรื่องการออกแบบ), กล่าวถึงในบทที่ 9 ยังถือจริงสำหรับวัดซ้ำการวิเคราะห์ความแปรปรวน(ออกแบบภายในวิชา) แต่ ด้วยการออกแบบวัดซ้ำ เรายังต้องพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างการวัดซ้ำ วัดซ้ำการวิเคราะห์ความแปรปรวนต้องตรงกับสมมติฐานของ sphericity บางครั้งเรียกว่าสมมาตรผสมSphericity ต้องวัดซ้ำแสดงให้เห็นถึง homogeneity ของผลต่าง (ดูบทที่ 8 สมมติฐานสำหรับการทดสอบ t) และ homogeneity ของแปรปรวนHomogeneity ของแปรปรวนหมายความ ว่า การหรือความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์ ในการขึ้นอยู่กับตัวแปรระหว่างมาตรการซ้ำสาม หรือเพิ่มเติมทั้งหมดเท่ากันเมื่อซ้ำเพียงสอง วัดอยู่ ernployed (เช่นมาตรการก่อนลงเป็นรูปตัว tทดสอบ), อัสสัมชัญนี้ไม่สามารถใช้ได้ เนื่องจากมี coeffcient ความสัมพันธ์เดียวเท่านั้นที่สามารถคำนวณ ความสัมพันธ์ระหว่างก่อน และ posttest คะแนน วิธีการจัดการกับการละเมิด sphericity จะนำเสนอในบทนี้

Results (Thai) 3:

สมมติฐานในการวิเคราะห์ความแปรปรวนชนิดวัดซ้ำ
ยกเว้นความเป็นอิสระของตัวอย่างสมมติฐานง่าย ANOVA ( ระหว่างวิชา
ออกแบบ ) ที่กล่าวถึงในบทที่ 9 ยังถือเป็นจริงสำหรับย้ำมาตรการ ANOVA ,
( ในวิชาออกแบบ ) แต่วัดซ้ำแบบเรายังต้องพิจารณา
ความสัมพันธ์ระหว่างวัดซ้ำ ย้ำมาตรการ ANOVA
ต้องเจอแบบกลม ,บางครั้งเรียกว่าสารประกอบสมมาตร .
กลมต้องที่แสดงให้เห็นถึงความสม่ำเสมอของความแปรปรวนชนิดวัดซ้ำ
( ดูบทที่ 8 สมมติฐานเพื่อทดสอบ ) และค่าความแปรปรวนร่วม ค่าความแปรปรวน
หมายถึงความสัมพันธ์หรือความสัมพันธ์ใน
ตัวแปรในหมู่ทั้งหมดของสามหรือมากกว่าการวัดซ้ำจะเท่ากัน
ตอนที่ 2 วัดซ้ำ มี ernployed ( เช่น มาตรการโพสต์ก่อนสำหรับ T
แบบทดสอบ สมมติฐานนี้ไม่สามารถใช้ได้เพราะมีเพียงหนึ่งความสัมพันธ์ coeffcient
ที่คำนวณได้ ความสัมพันธ์ระหว่างก่อนและหลังการสอน วิธีการจัดการกับการละเมิดของวก
จะนำเสนอในภายหลังในบทนี้