القسم الثاني: العلاقات والفروق والنماذج المعلمية | الفصل 10
عندما تقيس الأفراد أنفسهم أكثر من مرتين، تصبح المشاهدات مترابطة ولا يمكن معاملتها كعينات مستقلة. تحليل التباين للقياسات المتكررة يختبر التغير العام عبر الأزمنة أو الشروط مع الاستفادة من كون كل فرد يمثل مرجعا لنفسه.
متى نستخدم القياسات المتكررة؟
يستخدم Repeated-Measures ANOVA عندما نقيس الأشخاص أنفسهم ثلاث مرات أو أكثر، أو عندما تتعرض الحالات نفسها لثلاثة شروط مترابطة أو أكثر. الترابط بين القياسات جزء من التصميم، ولذلك لا يصح معاملتها كمجموعات مستقلة.
شكل ملف البيانات
| الحالة | قبل | بعد | متابعة |
|---|---|---|---|
| المشارك 1 | قيمة | قيمة | قيمة |
| المشارك 2 | قيمة | قيمة | قيمة |
| ... | ... | ... | ... |
كل صف يمثل الحالة نفسها، وكل عمود يمثل زمنا أو شرطا مختلفا. يطلب QSRS ثلاثة متغيرات على الأقل ويستخدم الحالات التي لديها قيم رقمية مكتملة عبر القياسات المختارة.
ماذا يحسب QSRS؟
- المتوسط والانحراف المعياري لكل قياس.
- اختبار F للتأثير داخل الأفراد.
- درجات الحرية والدلالة.
- Eta² الجزئي لحجم الأثر.
- قيمة ε لتصحيح Greenhouse-Geisser، ثم يعرض صفا مصححا لدرجات الحرية والدلالة.
تسلسل القراءة
مثال
إذا قيس القلق قبل برنامج إرشادي وبعده وبعد شهر، فالقياسات الثلاثة مرتبطة لأنها للأشخاص أنفسهم. التحليل يختبر وجود تغير عام عبر الأزمنة، بينما تكشف المتوسطات شكل الاتجاه.
منطق تحليل القياسات المتكررة
يفصل التحليل التباين الناتج عن اختلاف الشروط أو الأزمنة عن التباين الناتج عن اختلاف الأفراد. ويقارن متوسط مربعات أثر القياس بمتوسط مربعات الخطأ الموافق له.
بما أن القياسات تعود للأشخاص أنفسهم، فإن الاعتماد بين الملاحظات جزء من التصميم وليس انتهاكًا له. لكن يجب الانتباه إلى افتراضات خاصة مثل كروية فروق القياسات في النماذج التقليدية.
