YesStat — 반복측정 ANOVA (결과)

반복측정 ANOVA

구형성 · 개체내·개체간 효과

표 15. Mauchly의 구형성 검정

개체 내 효과	Mauchly W	근사 χ²	df	p	GG ε	HF ε
시점	.912	10.72	2	.005	.919	.933

구형성 가정이 위배되어(p = .005) Greenhouse-Geisser 수정을 적용한 결과를 제시합니다.

표 16. 개체 내 효과 검정 · Greenhouse-Geisser

변량원	제곱합	df	평균제곱	F	p	부분 η²
시점	14.28	1.84	7.76	21.43	<.001	.156
시점 × 집단	6.91	1.84	3.76	10.37	<.001	.082
오차(시점)	77.32	213.4	0.36

표 17. 개체 간 효과 검정

변량원	제곱합	df	평균제곱	F	p	부분 η²
집단	8.44	1	8.44	6.92	.010	.056
오차	141.46	116	1.22

시점과 집단의 상호작용이 유의하여 실험집단의 변화 양상이 통제집단과 달랐습니다.

그림 10. 시점 × 집단 프로파일 도표

시점 × 집단 상호작용이 유의하여(p < .001) 실험집단의 증가폭이 컸습니다.

해석interp_rules.rule_id = RM_INTERACT_SIG · 매칭조건 sphericity_p<.05 AND interaction_p<.05

Mauchly 검정 결과 구형성 가정이 위배되어(W = .912, p = .005) Greenhouse-Geisser 수정(ε = .919)을 적용하였다.

시점의 주효과(F(1.84, 213.4) = 21.43, p < .001, 부분 η² = .156)와 시점 × 집단 상호작용(F(1.84, 213.4) = 10.37, p < .001, 부분 η² = .082)이 모두 유의하였다. 실험집단은 사전 3.38에서 사후 4.04로 증가한 반면 통제집단은 3.44에서 3.56으로 거의 변화가 없어, 프로그램의 효과가 확인되었다.

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

ANALYSIS: TYPE = GENERAL;
MODEL: i s | WE_t1@0 WE_t2@1 WE_t3@2;
! 잠재성장모형으로 대체 권장

anova WE group / id|group time group#time, repeated(time)
* 또는 mixed WE time##group || id:

library(afex)
aov_ez('id','WE', dat_long, between='group', within='time')

GLM WE_t1 WE_t2 WE_t3 BY group
  /WSFACTOR=time 3 POLYNOMIAL /PRINT=ETASQ
  /PLOT=PROFILE(time*group).

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.