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  3. 2009.11.20 반복측정요인분석

반복측정분산분석 3

경향성의 미덕 2009. 11. 20. 03:01

이럴 경우엔 반복측정 분산분석인가요?

비공개 2007.04.19 00:07

답변 1| 조회 1,707

쓰기에 관련된 논문을 쓰고 있는데요,

피드백 방법에 따라 두 집단(실험집단-피드백 A제공,통제집단-피드백 제공하지 않음)을 구분한 후

처음쓰기와 다시쓰기를 통해

문법오류율과 어휘오류율을 보려고 해요.


피드백 방법 A를 제공한 실험집단이 피드백을 제공하지 않은 통제집단보다

문법 오류율과 어휘 오류율의 감소가 유의미했다,라는 결과를 얻고 싶은데요,

(즉 피드백 방법 A가 오류율 감소에 효과가 있었다)


이걸 통계적으로 검증하려면 일원배치 분산분석을 써야 하나요? 아니면 반복측정 분산분석을 써야하나요?



반복측정 분산분석을 써야 한다면 과정이 어떻게 되나요? 자세히 설명 부탁드립니다 ㅠㅠ

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re: 이럴 경우엔 반복측정 분산분석인가요?

naskai 2007.04.20 16:50

질문자 인사 감사합니다!

안녕하세요..


대충 읽어보니 사전/사후의 통계 분석인 것 같네요...


이때는 분산 분석보다는 t-test로 분석을 하는게 적당하구요


우선 실험 집단과 통제 집단의 사전 점수를 독립 표본 t-test로 살펴서 동질성을 확보하구요..


대응 표본 t-test로 실험 집단의 사전-사후 검사, 통제 집단의 사전-사후 검사를 하구요..


독립 표본으로 실험집단과 통제 집단의 사후 검사를 비교합니다..


그리고 공변량 분석으로 사전 점수를 통제한후 사후 점수를 종속변수로 집단을 독립 변수로 집단에 따라 피드백의 효과성을 볼 수 있습니다..

Posted by 동그라미
,

반복측정요인분석 2

경향성의 미덕 2009. 11. 20. 02:59

통계프로그램sas로돌린(반복측정분산분석) 표해석쫌여 빨쫌부탁 내공검!!

kjh00813 2008.08.29 18:08

답변 1| 조회 2,143

The SAS System      16:55 Monday, January 26, 1998 106


                                Analysis of Variance Procedure


                           Number of observations in data set = 20



                                        The SAS System      16:55 Monday, January 26, 1998 107


                                Analysis of Variance Procedure

                            Repeated Measures Analysis of Variance

                             Repeated Measures Level Information


              Dependent Variable        V86      V87      V88      V89      V90


                     Level of V5         86       87       88       89       90



                                        The SAS System      16:55 Monday, January 26, 1998 108


                                Analysis of Variance Procedure

                            Repeated Measures Analysis of Variance

                  Univariate Tests of Hypotheses for Within Subject Effects


Source: V5

                                                                                Adj  Pr > F

     DF             Anova SS          Mean Square     F Value     Pr > F      G - G      H - F

      4           0.01440000           0.00360000        0.15     0.9646     0.9386     0.9609


Source: Error(V5)


     DF             Anova SS          Mean Square

     76           1.88560000           0.02481053


                             Greenhouse-Geisser Epsilon = 0.7862

                                    Huynh-Feldt Epsilon = 0.9602


                                        The SAS System      16:55 Monday, January 26, 1998 109


                                Analysis of Variance Procedure

                            Repeated Measures Analysis of Variance

                          Analysis of Variance of Contrast Variables


                  V5.N represents the nth degree polynomial contrast for V5


Contrast Variable: V5.1


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.35980000             0.01893684


Contrast Variable: V5.2


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.62557143             0.03292481


Contrast Variable: V5.3


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.52495000             0.02762895


Contrast Variable: V5.4


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.37527857             0.01975150


이건냉수침수시심부온도를 sas(반복측정분산분석)로돌린거고요  변수 v86,v87,v88,v89,v90은 안정시,10분,20분,30분,40분 이고요

샘플로이것만해석해놓으면나머지도어떠케해볼라고요



시간경과별 냉수 침수 측정시점에 따른 vital sign의 차이


 

 

안정시

10분

20분

30분

40분

p-값

혈압(mmHg)

수축기

124.65±17.57

116.00±13.44

117.10±12.67

115.85±13.21

116.20±12.81

0.0063

이완기

68.35±13.00

69.85±13.95

68.15±11.54

68.50±11.54

68.05±13.62

0.8840

맥박수 (횟수)

84.80±14.29

88.95±11.32

87.25±11.38

87.85±12.43

88.35±11.48

0.3371

호흡수 (횟수)

21.05±3.80

20.35±3.48

22.15±4.00

22.35±3.27

22.90±3.40

0.0087

심부온도(°C)

37.38±0.58

37.36±0.56

37.34±0.55

37.36±0.48

37.37±0.58

0.9646

피부온도

p1

33.91±0.78

34.23±0.84

34.10±0.97

34.14±0.57

34.06±0.71

0.4659

p2

34.22±1.21

34.82±1.09

35.06±1.15

34.90±1.08

34.94±0.92

0.0001

p3

32.73±1.03

33.43±1.03

33.33±1.14

33.39±1.10

33.41±1.28

0.0001

p4

32.33±0.67

32.86±0.73

32.66±0.69

32.52±0.65

32.40±0.69

0.0003

p5

33.32±1.15

33.94±0.87

34.11±0.78

34.23±0.66

34.16±0.84

0.0001

p6

33.47±1.91

34.30±0.89

34.36±0.89

34.39±0.77

34.20±0.90

0.0012

p7

33.15±1.03

33.18±0.80

33.15±0.60

32.96±0.66

32.85±0.70

0.1360


웨에같은자료로표를만든건데요 심부온도쪽만해석쩜,, 안정시보다10분에서어떠케유의하게증가하고차이가있다는식으로,, 곡선추세,직선추세어떠코하는데 통계쪽은잘몰라서요 어떠케하는지도움좀부탁드립니다. 이상하거나이해안가시는점은멜로쩜,,

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re: 통계프로그램sas로돌린(반복측정분산분석) 표해석쫌여 빨쫌부탁 내공검!!

parkq81 2008.09.02 02:49
                                                                               Adj  Pr > F

     DF             Anova SS          Mean Square     F Value     Pr > F      G - G      H - F

      4           0.01440000           0.00360000        0.15     0.9646     0.9386     0.9609



F값은 0.15, p-value는 0.9646으로, 유의하지 않습니다.

귀무가설이 mu1 = ... = mu5 라고 했을 때, 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 즉, 모평균들 중 서로 다른 것이 존재한다고 할 수 없습니다.

안정시, 10분, 20분, 30분, 40분 모두 평균차이가 있다고 할 수 없습니다.



nth degree polynomial contrast for V5


Contrast Variable: V5.1


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.35980000             0.01893684



Contrast Variable: V5.2


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.62557143             0.03292481


Contrast Variable: V5.3


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.52495000             0.02762895


Contrast Variable: V5.4


Source                  DF                Anova SS            Mean Square   F Value     Pr > F


MEAN                     1              0.00000000             0.00000000      0.00     1.0000


Error                   19              0.37527857             0.01975150



굵게 표시된 부분이 0 으로 나온 것에 유의하시길.

잘못된 검정을 수행했기 때문입니다.

집단의 수를 조정해서 다시 실행하시기 바랍니다.



 

 

안정시

10분

20분

30분

40분

p-값

혈압(mmHg)

수축기

124.65±17.57

116.00±13.44

117.10±12.67

115.85±13.21

116.20±12.81

0.0063

이완기

68.35±13.00

69.85±13.95

68.15±11.54

68.50±11.54

68.05±13.62

0.8840

맥박수 (횟수)

84.80±14.29

88.95±11.32

87.25±11.38

87.85±12.43

88.35±11.48

0.3371

호흡수 (횟수)

21.05±3.80

20.35±3.48

22.15±4.00

22.35±3.27

22.90±3.40

0.0087

심부온도(°C)

37.38±0.58

37.36±0.56

37.34±0.55

37.36±0.48

37.37±0.58

0.9646

피부온도

p1

33.91±0.78

34.23±0.84

34.10±0.97

34.14±0.57

34.06±0.71

0.4659

p2

34.22±1.21

34.82±1.09

35.06±1.15

34.90±1.08

34.94±0.92

0.0001

p3

32.73±1.03

33.43±1.03

33.33±1.14

33.39±1.10

33.41±1.28

0.0001

p4

32.33±0.67

32.86±0.73

32.66±0.69

32.52±0.65

32.40±0.69

0.0003

p5

33.32±1.15

33.94±0.87

34.11±0.78

34.23±0.66

34.16±0.84

0.0001

p6

33.47±1.91

34.30±0.89

34.36±0.89

34.39±0.77

34.20±0.90

0.0012

p7

33.15±1.03

33.18±0.80

33.15±0.60

32.96±0.66

32.85±0.70

0.1360


위 표에서는 만약 ANOVA를 수행한 결과라고 가정하면, p-value 가 작게 나타난 것이 평균간 차이가 존재한다고 하면 되겠습니다.

보통 유의수준을 0.05로 놓고 하지만, 여기선 유의한 결과와 유의하지 않은 결과에 차이가 확연하니 0.01을 기준으로 해도 되겠군요.

수축기 혈압, 호흡수, 피부온도의 p2, p3, p4, p5, p6에서 안정시, 10분, 20분, 30분, 40분 간에 유의한 차이가 있습니다.

정확히 어떤 집단이 차이가 나는지는 pairwise comparison 을 수행한 결과를 보셔야 합니다.


Posted by 동그라미
,

반복측정요인분석

경향성의 미덕 2009. 11. 20. 02:57

단일요인 반복측정 분산분석에 대해 아시는 분 도움 부탁드립니다..

비공개 2004.02.14 20:13

답변 1| 조회 4,572

2집단의 3시기별(사전,사후,추수검사)효과검증을 하려고 합니다. 한꺼번에 비교할 수있는 방법을 알려주세요, t 검증말고, 단일요인반복측정분산분석을 할 수 있나요?
논문을 쓰는데 통계를 어떻게 적용할지 막막합니다..

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re: 단일요인 반복측정 분산분석에 대해 아시는 분 도움 부탁드립니다..

yysuni72 2004.02.14 21:22

질문자 인사 감사드립니다..

반복측정분산분석을 실시하면 됩니다.

만약 SAS를 이용해서 분석을 하고자 한다면..

PROC GLM;을 사용하면 됩니다.
PROC GLM DATA= 데이터셋이름;
CLASS 집단변수;
MODEL 사전변수 사후변수 추후변수 = 집단변수;
REPEATED TIME 3 (1 2 3);
RUN;

이렇게 하면... 집단간 차이검정과 처리시기에 따른 차이검정을 동시에 실시할 수 있습니다.
그리고 이 경우는, 그래프를 그리는것이 좋습니다. 그래프를 통해서 두집단이 사전,사후,추후 값이 어떻게 달라졌는지를 보여주는 것이 설명하기도 쉽습니다.


SPSS를 이용해 분석을 하고자 한다면..
[분석]-[일반선형모형]-[반복측정요인분석] 을 클릭하면..창이 나타나는데 이때 수준수를 3으로(사전,사후,추후)로 두고 분석을 하면 됩니다.
분석결과는 SAS로 하나 SPSS로 하나 아웃풋의 형태가 조금 달라서 그렇지 동일한 결과가 나옵니다.


SAS나 SPSS의 출력결과해석을 위해선 통계지식이 필요한데 분석결과를 해석해 놓은 책들이 많이 있으니깐 읽어보시면 될겁니다.
Posted by 동그라미
,

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