L’analisi di misura ripetuta comporta un design “all’interno del soggetto”. Il vero design “all’interno del soggetto” in questa analisi di misura ripetuta è un design in cui ogni soggetto viene misurato in ogni condizione di trattamento. Analisi simili includono un ripetuto misure ANOVA, MANOVA, e campione dipendente t-test, così come il non parametrico Wilcoxon firmato rank test. Il disegno delle misure ripetute in questa analisi delle misure ripetute è un disegno in cui ogni soggetto viene misurato in due o più punti rispetto al tempo., Il disegno di analisi del profilo in questa analisi di misura ripetuta è quello che comporta il confronto dei punteggi dei diversi test che sono comparabilmente scalati.
Risposte alle domande:
In che modo i punteggi dei test differiscono tra il tempo 1 e il tempo 2?
Il trattamento si è dimostrato efficace sui punteggi dei test tra gli studenti delle scuole superiori dal 9 ° al 12 ° grado?
Ipotesi:
Una delle ipotesi principali di questo tipo di analisi di misura ripetuta è quella della sfericità., Se questa assunzione di sfericità viene violata, il valore della statistica F verrà fuori con risultati gravemente distorti. In altre parole, se l’assunzione di sfericità viene violata, il ricercatore potrebbe finire per commettere errori di tipo I.
Ci sono opzioni disponibili per il ricercatore di ignorare questa violazione delle ipotesi durante l’esecuzione di questo tipo di analisi di misura ripetuta. Il ricercatore può eseguire un test del grado di libertà regolato o utilizzare il metodo Green house-Geisser per superare gli effetti della violazione.,
Wilcoxon signed rank test è l’alternativa non parametrica appropriata.
Questa analisi di misura ripetuta è applicabile a quelle situazioni di ricerca che utilizzano questi all’interno
Il disegno di misura ripetuta rimuove meccanicamente le differenze individuali dalla variabilità tra i trattamenti in quanto gli stessi soggetti vengono utilizzati in ogni condizione. Nel caso dell’ANOVA / MANOVA, le differenze individuali vengono rimosse dal denominatore del test F.,
Il risultato ottenuto è una statistica di test simile al risultato delle misure indipendenti, tranne per il fatto che nel risultato vengono rimosse tutte le differenze individuali.
La tecnica comune per misurare la dimensione di un effetto in questo tipo di analisi di misura ripetuta consiste nel calcolare la percentuale di varianza che è stata spiegata dagli effetti del trattamento. Per un campione dipendente t-test, la dimensione dell’effetto è misurata dalla d di Cohen. Per ANOVA / MANOVA, la dimensione dell’effetto è identificata come eta paritale al quadrato., Il ricercatore dovrebbe tenere presente che prima di calcolare la dimensione dell’effetto è necessario eliminare le differenze individuali tra i soggetti.
Le soluzioni statistiche possono aiutarti con la tua analisi quantitativa aiutandoti a sviluppare la tua metodologia e i capitoli dei risultati.,le domande di ricerca, le ipotesi di statistiche, e giustificare il motivo per cui sono le statistiche appropriate; fornire riferimenti
i Risultati Quantitativi Sezione (Statistica Descrittiva, Bivariate e Multivariate di Analisi, Modellazione di equazioni Strutturali, L’analisi del percorso, HLM, Cluster Analysis)
- Pulizia e il codice del set di dati
- Condotta statistiche descrittive (io.,e., media, deviazione standard, la frequenza e la percentuale, come appropriato)
- analisi per esaminare ciascuna delle vostre domande di ricerca
- Scrivere-up i risultati
- Fornire APA 6th edition tabelle e figure
- Spiegare capitolo 4 risultati
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*si Prega di chiamare 877-437-8622 per richiedere un preventivo in base alle specifiche del lavoro di ricerca, o e-mail .per maggiori informazioni:
