所谓 重复测量，是指对每个参与者的因变量进行多次测量的实验。重复可以是跨时间（如前/后）、跨不同条件（如高温和低温）或跨空间（如左膝和右膝）。问题的关键在于同一被试有多个反应。

重复测量数据分析与使用配对或匹配受试者的随机区组实验分析相同。在这种情况下，配对或匹配本身就是 "参与者"。当其中一个因素重复或匹配（混合效应）或两个因素都重复或匹配时，Prism 可以计算重复测量双向方差分析。 换句话说，Prism 的双向方差分析可以处理这三种情况：

•两个受试者间变量（两个因素均不重复测量）

•一个受试者间变量和一个受试者内变量

•两个受试者内变量（两个因子均为重复测量）

一个数据表可以对应四个实验设计

Prism 使用一种独特的方式输入数据。您可以使用行和列来指定每个因素的不同组（水平）。每个数据集（列）代表一个因素的不同水平，每一行代表另一个因素的不同水平。您需要决定哪个因子用行定义，哪个因子用列定义。您的选择不会影响方差分析结果，但选择很重要，因为它会影响图表的外观。

上表本示例数据测试了三种剂量的药物对控制和治疗动物的影响。

这些数据可能来自四种不同的实验设计。

非重复测量

上表最简单的解释之一可能是，该实验使用了 12 只动物，每只动物只进行了一次测量。在这种情况下，每个单元格代表不同的动物。当然，这不是重复测量实验。

另一种情况是，产生上述数据的实验使用了六只动物。假设每个处理组合只有一只动物，测量结果重复进行（每只动物测量两次）。在这种情况下，第 1 行 A:Y1（23）列中的值与第 1 行 A:Y2（24）列中的值来自同一只动物。每只动物的这些重复值被称为假重复。由于伪重复的问题，在使用 Prism 分析这类实验数据时必须小心谨慎。在这种情况下执行标准的双向方差分析（不进行数据处理）会得到误导性的结果。Prism 会认为总共有 12 只动物（如上所述），而不是 6 只。因此，Prism 会认为伪重复之间的差异代表了动物之间的差异。然而，在这种实验设计中，伪重复之间的变异实际上代表了动物内部的变异。这是一个重要的问题，有很多方法可以解决（例如在分析数据前对伪重复进行平均）。如果您的实验设计包括伪重复，请务必了解它们与标准重复的区别，并采取适当措施在分析中考虑它们。

匹配值分布在一行中

实验由六只动物完成，每种剂量两只。首先测量所有六只动物的对照值。然后对所有动物进行处理，并再次进行测量。在上表中，第 1 行 A 列 Y1 (23) 的值与第 1 行 B 列 Y1 (28) 的值来自同一只动物。匹配是按行进行的。

匹配的值堆叠成一个子列

实验由四只动物完成。首先，每只动物接受一种治疗（或安慰剂）。测量基线数据（剂量=零）后，注射第一剂，再次测量。然后注射第二剂量，再次测量。第一列 Y1 中的数值（23、34 和 43）是同一只动物的重复测量值。其他三个子列来自另外三只动物。匹配是按列进行的。

当每个子列代表一个动物或参与者时，Prism 会让您在数据表上标注子列。只需双击子列标题（A:Y1）即可。

两个因子的重复测量

实验由两只动物完成。首先测量基线（对照组，零剂量）。然后注射剂量 1 并进行下一次测量，接着注射剂量 2 并再次测量。然后给动物注射实验治疗药物，等待适当的时间，再次进行三次测量。最后，用另一只动物（Y2）重复实验。这样，一只动物就提供了 Y1 两个子列（23、34、43 和 28、41、56）的数据。

当每个子列代表一个动物或参与者时，Prism 会让您在数据表上标注子列。只需双击子列标题（A:Y1）即可。

何时指定该实验适用哪种设计？

上面的本示例表明，一个分组数据集可以代表四种不同的实验设计。在创建数据表时，您并没有区分这些设计。数据表并不 "知道 "数据是否是重复测量。在选择如何绘制数据图表时，您应该考虑到实验设计。而且在进行双向方差分析时必须考虑到这一点。在双向方差分析对话框的第一个选项卡中，您将指定实验设计。

术语："重复测量"与 "随机区组"实验

重复测量一词适用于对每个受试者进行重复测量的情况。

有些实验涉及匹配，但不涉及重复测量。 "随机区组"一词就是用来描述这类实验的。本示例中的三行数据是三个不同的细胞系。所有 Y1 数据来自一次实验，所有 Y2 数据来自一个月后的另一次实验。第 1 行 A 列 Y1 (23) 的值和第 1 行 B 列 Y1 (28) 的值来自同一个实验（相同的细胞通道、相同的试剂）。匹配按行进行。

随机区组数据与重复测量数据的分析方法相同。Prism 总是使用重复测量一词，因此当实验采用随机区组设计时，应选择重复测量分析。

运行方差分析

1.从数据表中单击工具栏上的 。

2.从分组分析列表中选择双向方差分析。

3.在第一个选项卡（RM 设计）中选择实验设计。

4.在第二个（RM 分析）选项卡上，选择要运行重复测量方差分析还是混合模型。

5.在第三个（因素名称）选项卡上，选择性地命名定义行和列的分组变量。在上面的本示例中，您可以将列标注为 "治疗"，将行标注为 "剂量"。每个匹配集可命名为 "动物"。

6.在第四个（多重比较）选项卡上，选择多重比较的目标（如果有）。

7.在第五个（选项）选项卡上，选择多重比较检验的详细信息。

8.在最后一个（残差）选项卡上，选择是否及如何绘制残差图，以及是否要检验残差的正态性和等变异性（同方差性）。

绘制双向重复测量方差分析的数据图

在绘制重复测量数据的图形时，应选择能连接代表各个点的符号的图形，以便图形显示数据的性质。为此，请选择新建图形对话框中的 "单个值"选项卡，然后从右侧的两种图形类型中选择一种。下面的本示例图表显示了如果匹配值分布在一行中，要选择的图表。右边的下一个图表是匹配值堆叠时的图表。如果两个方向都有匹配，则需要选择绘制哪一个，因为没有图表（无论如何在 Prism 中）可以同时显示两个分组变量的匹配。

Prism 无法使用庞大的数据集运行重复测量双向方差分析

Prism 无法对庞大的数据集运行重复测量双向方差分析，并会显示一条提示信息。巨大有多大？非常大！

每列代表不同的时间点，因此匹配值分布在一行中

Prism 无法分析以下表格 (行数）2* 列数 * 子列数 * （列数 + 子列数） > 268,435,456

每一行代表一个不同的时间点，因此匹配值被堆叠到一个子列中

Prism 无法分析以下表格：行数 *（列数）2* 子列数 *（行数 + 子列数） > 268,435,456

两个因子的重复测量

Prism 可以处理您输入的任何表格。