重复测量的方差分析

重复测量的意义： 在进行重复测量时，由于同一研究对象在不同时间点或条件下的观测数据之间存在一定的关联性，这与传统方差分析所依赖的数据独立性前提相违背。若仍采用常规的方差分析方法，将可能导致I类错误的发生概率上升。因此，针对此类重复测量数据，需采用专门设计的方差分析方法以确保统计推断的准确性。

重复测量方差分析要求：（ 需要满足五个基本假设。）

假设1 ：因变量应为单一且具有连续性质的变量；

假设2 ：研究中包含两个或以上的受试者内因素（Within-Subject Factor），每个受试者内因素需具备两个或更多水平。（注：在重复测量的方差分析模型中，对同一研究对象相同指标在不同时间点或条件下的多次观测被视为一组数据。用于区分这些观测次数的变量即为受试者内因素，该因素实际上充当了自变量的角色。）

假设3 ：对于受试者内因素的不同水平而言，因变量不应出现极端异常值；

假设4 ：在受试者内因素各个水平下，因变量应近似服从正态分布；

假设5 ：针对受试者内因素各水平组合的情况，因变量的方差协方差矩阵应当保持一致，这一特性也被称为球形假设。

结果分析：

各项时点指标变量均符合球形假设（Sphericity 假设）。通常使用Mauchly检验来判断是否满足该假设条件：当检验所得P值大于0.05时，则认为数据满足球形假设；