L’analisi della varianza a misure ripetute (Repeated ANOVA) è una delle tecniche più mis-utilizzate.

Molti ricercatori, non appena vedono il gruppo di pazienti misurati più volte si lanciano senza esitazioni sul tasto “repeated ANOVA” del loro software statistico.

Spesso però sbagliano, perché ’ANOVA a misure ripetute è un approccio che richiede una serie di assunzioni sperimentali molto forti e che quasi mai sono rispettate.

Assenza di missing data

L’ANOVA a misure ripetute utilizza la listwise deletion, per cui perdere un solo dato delle misure ripetute equivale a perdere le informazioni relative a tutto il caso (ad esempio tutte le misure di un paziente, se stai analizzando dati clinici). Questa perdita di informazioni è poco tollerabile soprattutto quando hai sample size molto bassi.

Il tempo deve per forza essere misurato come variabile continua

La Repeated ANOVA utilizza i tempi di ripetizione come variabile categorica. Se hai 3 tempi, diciamo t1, t2 e t3, nella Repeated ANOVA le distanze t1-t2 e t2-t3 sono considerate identiche. In altre parole, l’effetto del tempo sulla tua variabile dipendente non è realmente modellizzabile.

Numero differente di ripetizioni per soggetto

Se i tuoi soggetti sono stati misurati un numero differente di volte, la Repeated ANOVA fallisce. Capisci molto bene quanto sia difficoltoso, soprattutto in uno studio osservazionale rispettare testa assunzione.

Inoltre…

Inoltre la Repeated ANOVA non può gestire strutture di dati più complesse, come dati organizzati su più di due livelli. Ad esempio non può essere utiliizzata quando più ripetizioni sono state misurate su pazienti che però sono annidati in reparti, a loro volta annidati in diversi ospedali.

Allo stesso tempo tramite questa tecnica non può essere effettuata un’analisi più profonda di come alcune covariate determinino la tua variabile indipendente; ad esempio la Repeated ANOVA non permette l’analisi di variabili tempi-dipendenti.

Cosa si fa, allora?

Si usano, nella stragrande maggioranza dei casi, modelli mixed (o multilevel, se preferisci chiamarli così).

La Repeated ANOVA va benissimo, ma solo quando la sperimentazione è disegnata ad hoc, in modo da non incorrere nei casi descritti in questo post.

Ti serve aiuto? Contattaci
[contact-form-7 id=”140″ title=”Modulo di contatto 1″]