重复测量分析的优势

普通方差分析与重复测量方差分析之间的区别，类似于非配对t检验与配对t检验之间的区别。参见配对或匹配的优势。由于每个受试者或实验都充当自身的对照组，重复测量设计能够更好地区分信号与噪声，因此这种设计通常具有更高的功效。 部分受试者在所有时间点的测量值可能较高，而另一些受试者在所有时间点的测量值可能较低。重复测量方差分析侧重于Y值在不同处理条件之间的变化程度。

重复测量还是随机区组？

当向每只动物或每位受试者反复施加处理时，使用“重复测量”这一术语。

当在每个匹配受试者的簇（区组）内随机分配处理时，则使用“随机区组”这一术语。

假设您要比较三种不同的处理方式。在重复测量设计中，您会招募10名受试者（或使用10只动物），并在每次处理后对每位受试者（或每只动物）进行测量。 而在随机区组设计中，您会招募十个由四名受试者组成的簇，这些受试者在年龄、性别、邮政编码等方面匹配（或者招募十组各四只动物，这四只动物在相邻的笼子里同时接受处理……）。 另一个例子是，某项实验室实验进行多次，每次都并行处理几种处理方式（或一个对照组和几种处理方式）。

每当参与者/动物/实验以某种方式分组，导致其反应（除您正在比较的处理方式外）可能相似时，您就需要将这些组视为随机区组。例如：同一窝的动物、同一采血操作获得的血样，或同一天分批测试的小鼠。

方差分析（ANOVA）在重复测量实验和随机区组实验中运作方式完全相同，而Prism软件始终使用“重复测量”这一术语。

因子计数

单向方差分析、双向方差分析还是三向方差分析？有两个可能引起混淆的点：

•在 Prism 中，对同一受试者进行三次或更多次不同处理测量所采用的设计被称为“单向方差分析”，因为实际上只有一个因素，即数据集列所表示的“处理”。但您也可以认为还存在第二个因素——“受试者”，因为每一行代表一个不同的受试者（或区组）。 事实上，无论使用双向方差分析（无重复）还是单向方差分析（无重复）进行分析，所得结果都是一致的。

•假设您给部分受试者一种处理方式，给另一些受试者另一种处理方式，再给其他受试者第三种处理方式。 随后，您对每位参与者在三个时间点（治疗前、治疗中和治疗后）测量一项结果。这里有两个因素：处理方式和时间。因此，您需要使用双向方差分析，其中一个因素采用重复测量设计。有些人错误地忽略了时间因素，误以为这是单向方差分析的问题，却忘记了时间本身也是一个因素。