el análisis de medida repetida implica un diseño ‘dentro del sujeto’. El verdadero diseño «dentro del sujeto» en este análisis de medida repetida es un diseño en el que cada sujeto se mide bajo cada condición de tratamiento. Análisis similares incluyen ANOVA de medidas repetidas, MANOVA y prueba t de muestra dependiente, así como la prueba de rango con signo de Wilcoxon no paramétrica. El diseño de medidas repetidas en este análisis de medidas repetidas es un diseño en el que cada sujeto se mide en dos o más puntos con respecto al tiempo., El diseño de análisis de perfil en este análisis de medida repetida es el que implica la comparación de los puntajes de las diferentes pruebas que se escalan comparativamente.
preguntas respondidas:
¿cómo difieren los puntajes de las pruebas entre el tiempo 1 y el tiempo 2?
¿el tratamiento demostró ser efectivo en los puntajes de las pruebas en estudiantes de secundaria de 9º a 12º grado?
supuestos:
uno de los principales supuestos de este tipo de análisis de medida repetida es el de la esfericidad., Si se viola esta suposición de esfericidad, entonces el valor de la estadística F saldrá con resultados severamente sesgados. En otras palabras, si se viola la suposición de esfericidad, entonces el investigador podría terminar cometiendo un error de tipo I.
Hay opciones disponibles para que el investigador anule esta violación de suposiciones mientras realiza este tipo de análisis de medidas repetidas. El investigador puede hacer una prueba de grado de libertad ajustada o usar el método Green house-Geisser para superar los efectos de la violación.,
la prueba de rango con signo de Wilcoxon es la alternativa no paramétrica apropiada.
Este análisis de medidas repetidas es aplicable a aquellas situaciones de investigación que las utilizan dentro de
el diseño de medidas repetidas elimina mecánicamente las diferencias individuales de la variabilidad entre tratamientos, ya que los mismos sujetos están siendo utilizados en cada condición. En el caso de la ANOVA / MANOVA, las diferencias individuales se eliminan del denominador de la prueba F.,
el resultado obtenido es un estadístico de prueba que es similar al resultado de las medidas independientes, excepto que en el resultado, se eliminan todas las diferencias individuales.
la técnica común para medir el tamaño de un efecto en este tipo de análisis de medida repetida es calcular el porcentaje de varianza que ha sido explicado por los efectos del tratamiento. Para una prueba t de muestra dependiente, el tamaño del efecto se mide por la d de cohen. para ANOVA/MANOVA, el tamaño del efecto se identifica como eta parital al cuadrado., El investigador debe tener en cuenta que antes de calcular el tamaño del efecto es necesario eliminar las diferencias individuales entre los sujetos.
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