top of page

Repeated Measure

Updated: Feb 19, 2023

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำ (Repeated Measure)



Outline:


1.การวิเคราะห์ความแตกต่าง


การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำ ต่อไปนี้จะขอเรียกแค่ว่า Repeated Measure


แล้ว Repeated Measure นี้เอาไว้ทำอะไรได้บ้าง ก็ต้องทวนกลับไปยังเรื่อง pair t-test คือสถิติที่วิเคราะห์ในลักษณะ pretest - posttest ว่ามีการเปลี่ยนแปลงที่ต่างกันหรือไม่ เช่น คะแนนทดสอบก่อนเรียน กับ คะแนนทดสอบหลังเรียน (ทดสอบซ้ำเพียง 2 ครั้ง)


แล้วถ้าต้องการทดสอบมากกว่า pretest - posttest ล่ะ เช่น pretest - posttest - followup test ทดสอบซ้ำ 3 ครั้งขึ้นไป ต้องทำอย่างไร ???

ในขณะที่ ถ้าต้องการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม เช่น คะแนนของนักเรียนที่ทดลองสอนด้วยวิธีใหม่ (กลุ่มทดลอง) กับ กลุ่มคะแนนของนักเรียนที่สอนด้วยวิธีเดิม (กลุ่มควบคุม) จะใช้การวิเคราะห์ด้วย Independent t-test


นอกจากนี้ หากมีกลุ่มที่ต้องการทดสอบความแตกต่าง 3 กลุ่มขึ้นไป เช่น กลุ่มทดลองวิธีที่ 1 กลุ่มทดลองวิธีที่ 2 และ กลุ่มควบคุม แบบนี้ก็จะใช้การวิเคราะห์ One Way ANOVA (ดูเพิ่มเติมได้ที่บันทึก Basic Stat Series)


แล้วถ้าต้องการทดสอบแบบรวมกันล่ะ เช่น pretest - posttest ที่แบ่งกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุมด้วย จะทำอย่างไร ???

กล่าวมาถึงประเด็นนี้ จะขอสรุปเบื้องต้นก่อน ว่า ถ้าต้องการทดสอบซ้ำ เช่น pretest-posttest จะใช้การวิเคราะห์ pair t-test ส่วนถ้าต้องการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่ม เช่น กลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุม จะใช้การวิเคราะห์ independent t-test กับ ANOVA ดังนั้น หากต้องวิเคราะห์ในมิติที่หลากหลายขึ้น ต้องก้าวไปใช้การวิเคราะห์ที่เรียกว่า การวิเคราะห์ความแปรปรวนซ้ำ (Repeated Measure หรือ Repeated ANOVA)


 

2.การวิเคราะห์ความแปรปรวนซ้ำ (Repeated Measure)


จากที่ทบทวนในเรื่องความแตกต่างข้างต้น จึงพบว่าหากต้องการวิเคราะห์ความแตกต่างในมิติที่หลากหลายขึ้น เช่น ต้องการทดสอบคะแนน pretest-posttest โดยแยกตามกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม แบบนี้ จะเลือกใช้ pair t-test อย่างเดียวไม่ได้ หรือ เลือกใช้ independent t-test อย่างเดียว ไม่ได้ จึงต้องเลือกใช้เป็น Repeated Measure


สำหรับ Repeated Measure นั้น จะถูกนำมาใช้เมื่อเกิดกรณี


1) การวัดซ้ำ 3 ครั้งขึ้นไป เช่น pretest - posttest - followup

2) การวัดซ้ำ แม้มีเพียง 2 ครั้ง แต่ต้องการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มด้วย เช่น ทดสอบคะแนน pretest-posttest จำแนกตามกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุม


ลองไปดูคลิปตัวอย่างการสอน SPSS Repeated Measure ทำกันอย่างไร


ที่มา: https://www.youtube.com/watch?v=6T6dvrwDe_U



 

3.ข้อตกลงเบื้องต้นของการวิเคราะห์ Repeated Measure


ข้อตกลงเบื้องต้นที่เกี่ยวข้องที่สำคัญ คือ Mauchly's test of Sphericity คือตัวทดสอบความแตกต่างของความแปรปรวน ประเด็นคือ ถ้าแตกกต่าง หรือมีนัยสำคัญ ก็จะพิจารณาค่านึง แต่ถ้าไม่แตกต่างหรือไม่มีนัยสำคัญ ก็จะพิจารณาอีกค่านึง


  • ถ้า Mauchly's test นี้ ไม่มีนัยสำคัญ จะพิจารณาค่า Sphericity assumed

  • แต่ถ้า Mauchly's test นี้ มีนัยสำคัญ จะพิจารณาในค่า Greenhouse-Geisser


Mauchly's Test of Sphericity


จากตัวอย่างนี้ จะเห็นว่า Mauchly's Test มีนัยสำคัญทางสถิติ ดังนั้นจึงพิจารณาค่า Greenhouse-Geisser ในลำดับต่อไป


 

4.การแปลผล


4.1 Within-Subject // Between-Subject


สำหรับการแปลผลนั้น จะพิจารณาใน 2 เรื่องด้วยกันคือ ถ้าทดสอบซ้ำเพียงอย่างเดียว ก็จะพิจารณาเพียงค่าในตาราง within-subject effect แต่ถ้ามีตัวแปรจำแนกกลุ่มด้วย ก็จะต้องพิจารณาตาราง between-subjecct effect ด้วย


จากตัวอย่างเป็นการทดสอบซ้ำ 3 ช่วงเวลา โดยจำแนกตามกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม




ตาราง Within-Subject effect ใช้พิจารณาการเปลี่ยนแปลงภายใน หรือการวัดซ้ำ ว่าใน 3 ช่วงเวลาที่เปลี่ยนไปนั้น โดยรวมแล้ว มีการเปลี่ยนแปลงที่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ซึ่งผลที่ได้พบว่ามีค่า sig=0.000 จึงแปลว่า การเปลี่ยนแปลงใน 3 ช่วงเวลานั้น มีความแตกต่างกัน แต่จะยังไม่ทราบว่า แล้วช่วงเวลานั้นกันล่ะ ที่ต่างกัน ช่วง1-ช่วง2 หรือ ช่วง2-ช่วง3 ต้องไปพิจารณาตาราง pairwise ต่อไป




ตาราง Between-subject effect จะพิจารณาความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ในทีนี้ คือกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุม ซึ่งผลพบว่ามีค่า sig=0.006 น้อยกว่า 0.05 จึงแปลความว่า กลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุมมีคะแนนการทดสอบที่แตกต่างกัน และถ้ามีการทดสอบ 3 กลุ่มขึ้นไป ก็สามารถดู pairwise comparison เหมือนกับ posthoc test ใน ANOVA ได้ด้วย



4.2 Pairwise comparison


เมื่อพิจารณาความแตกต่างระหว่างกลุ่ม และความแตกต่างภายในกลุ่มได้แล้ว ก็จะมาดูกันต่อว่า แล้วกลุ่มไหน หรือ ช่วงเวลาไหนที่ต่างกัน ณ ตัวอย่างนี้มีเพียงการวัดซ้ำที่มี 3 ครั้งขึ้นไป จึงต้องดู pairwise ต่อ แต่ในผลระหว่างกลุ่ม ไม่ต้องดูเพราะมีเพียงกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุมเท่านั้น



ตาราง pairwise comparison เพื่อเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงไปในแต่ละช่วงเวลา ใช้ชื่อตัวแปรว่า time มีตั้งแต่ครั้งที่ 1 ถึง ครั้งที่ 3 ดังนั้น จึงทำการทดสอบย่อยว่า ในแต่ละครั้งครั้งไหนที่ต่างกันบ้าง ซึ่งทำการเปรียบเทียบกันในทุกมิติ ได้แก่ ครั้งที่1-ครั้งที่2 // ครั้งที่1-ครั้งที่3 // ครั้งที่2-ครั้งที่3 ทั้งหมดเกิดขึ้น 3 คู่ และพบว่าทั้ง 3 คู่ แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหมด (ค่า sig < 0.05)


ดังนั้น จึงสรุปได้ว่า การทดลองครั้งนี้ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาทั้ง 3 ช่วงเวลา แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกันในทุกช่วงเวลา


กล่าวเพียงเท่านี้อาจจะไม่เห็นภาพ ลองไปดูผลจากกราฟดีกว่า



4.3 Plot Graph


เมื่อทำการ plot graph ในแต่ละช่วงเวลาทั้ง 3 โดยจำแนกตามกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม เราจะพบว่า



สีเขียว คือ ผลของกลุ่มทดลอง

สีน้ำเงิน คือ ผลของกลุ่มควบคุม


ซึ่งพบว่า สีเขียว กลุ่มทดลองมีค่าเลือดที่ลดลงในแต่ละช่วงเวลา ซึ่งลดลงต่างกันมาก

ในขณะที่ สีน้ำเงิน กลุ่มควบคุม ค่าเลือดมีการเปลี่ยนแปลงกันจริงแต่มีลง และมีขึ้น แสดงว่ากลุ่มที่ไม่ได้รับการทดลองนั้น ปฏิกริยาของเลือดนั้นเหวี่ยง ไม่สม่ำเสมอ แต่ในกลุ่มทดลองนั้น มีลดลงอย่างต่อเนื่อง แสดงว่ามีผลปฏิกริยาที่ดี


 

5.สรุป


โดยสรุป

  • การทดสอบซ้ำ 2 ครั้ง เลือกใช้การวิเคราะห์ pair t-test

  • การทดสอบซ้ำ 3 ครั้งขึ้นไป เลือกใช้การวิเคราะห์ Repeated Measure

  • การวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม เพียง 2 กลุ่ม เลือกใช้ independent t-test

  • การวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม 3 กลุ่มขึ้นไป เลือกใช้ One Way ANOVA

  • การวิเคราะห์ในหลายมิติ ที่รวมการทดสอบซ้ำ และการจำแนกกลุ่ม เลือกใช้ Repeated Measure


 

6.คู่มือ Repeated Measure ฉบับ Tutor


สนใจคู่มือ Repeated Measure ฉบับ Tutor สั่งซื้อได้ที่ https://shop.gbprimepay.com/smartresearchthai/repeated-measure ในราคาเพียง 219.-


แต่ถ้าสั่งซื้อโดยตรงผ่าน facebook เหลือเพียง 199.- เท่านั้น (กด like เพจและทักแชททางข้อความ)


สอบถาม หรือ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่





 




ร่วมติดตามได้ทุกช่องทาง

follow or subscribe to any channel


tel.086-555-5949

line: @SmartResearchThai

Blockdit: SmartResearchThai

Youtube: SmartResearchThai

Facebook: SmartResearchThai

10,238 views0 comments

Recent Posts

See All

Comments


bottom of page