重复测量的优势

普通测量方差分析与重复测量方差分析的区别，类似于非配对t检验与配对t检验的区别。参见配对或匹配的优势。由于每个参与者或实验都作为自己的对照，重复测量设计可以更好地将信号与噪声分离，因此这种设计通常具有更大的检验力。一些参与者可能在所有时间点的测量值都较大，而另一些参与者可能在所有时间点的测量值都较小。重复测量方差分析侧重于 Y 值在不同处理之间的变化程度。

重复测量还是随机区组？

重复测量 一词用于对每只动物或每位参与者重复进行处理。

随机区组是指在每个匹配受试者群组（区组）内随机分配治疗。

想象一下，您要比较三种不同的治疗方法。在重复测量设计中，您需要招募 10 名参与者（或使用 10 只动物），并在每次治疗后对每个参与者（动物）进行测量。如果采用随机区组设计，则需要招募 10 组参与者，每组 4 人，根据年龄、性别、邮政编码等进行匹配（或者招募 10 组动物，每组 4 人，在相邻的笼子里同时接受治疗......）。另一个本示例是，一个实验室实验要进行多次，每次都要同时进行几种处理（或一个对照组和几种处理）。

任何时候，如果参与者/动物/实验以某种方式聚集在一起，除了您要比较的处理方法外，还可能使它们的反应相似，那么您就需要将这些聚集区组视为随机区组。本示例包括来自同一窝的动物、来自同一抽屉的血液样本或同一天分批测试的小鼠。

方差分析对重复测量和随机区组实验的作用相同，Prism 总是使用 重复测量这一术语。

计数因子

单因素、双因素还是三因素方差分析？有两个可能的混淆点：

•在 Prism 中，对同一被试进行三次或三次以上不同处理的测量设计被称为重复测量单因素方差分析，因为实际上只有一个因素，即数据集列所表示的处理。但你也可以说还有第二个因素，即受试者，因为每一行代表一个不同的受试者（或区块）。事实上，如果用双向方差分析（不设重复）和单向重复测量方差分析进行分析，结果是一样的。

•假设您给一些参与者一种处理方法，给另一些参与者另一种处理方法，给另一些参与者第三种处理方法。然后在三个时间点（治疗前、治疗中和治疗后）测量每个参与者的结果。这里有两个因素：治疗和时间。所以你需要双向方差分析，在一个因子中进行重复测量。有些人错误地忽略了时间，认为这是一个单因素方差分析问题，忘记了时间也是一个因素。