3.94 FAQ-332 重复测量分析中的平衡设计是什么？
Last Update: 7/20/2018
在重复测量分析中，输入数据是对同一组观察对象进行多次测量，从而收集到的多次测量结果。重复测量分析要求输入数据满足平衡设计。
平衡设计，指的是每个群组的因子具有相同的样本大小。以下面的数据为例。
| 观察对象 | 因子1 | 因子2 | 数据 |
|---|---|---|---|
| 1 | aa | cc | 8.5 |
| 1 | aa | dd | 11 |
| 2 | aa | cc | 8.5 |
| 2 | aa | dd | 10.5 |
| 3 | aa | cc | 9.5 |
| 3 | aa | dd | 12 |
| 1 | bb | cc | 9 |
| 1 | bb | dd | 12.5 |
| 2 | bb | cc | 9 |
| 2 | bb | dd | 11.5 |
| 3 | bb | cc | 10 |
| 3 | bb | dd | 13 |
因子1 和 因子2 都包含 2 个值，因此我们可以得到 4 种不同的群组:
aa*cc, aa*dd, bb*cc, bb*dd.
同时，对于每个观察对象，所有这 4 种群组都出现 1 次。
因此，我们说这个数据遵循平衡设计，满足重复测量方差分析（repeated measure ANOVA）的输入数据要求。
Origin 中的以下功能要求输入数据遵循平衡设计:
| 注:
Origin 2015 之前的版本要求 one-way 和 two-way repeated measure ANOVA 的输入数据遵循平衡设计。 从 Origin 2015 开始，重复测量方差分析的输入数据中的缺失值会被自动剔除，以强制数据满足平衡设计。 |
Keywords:ANOVA, friedman, repeated measure, 方差分析，弗里德曼，重复测量