欢迎来到李睿怡硕士的心理学统计系列课堂，我们将一起探索单因素重复测量方差分析(RANOVA)在实验设计与数据分析中的魅力。从有氧运动对最大摄氧量影响的案例入手，我们将剖析被试间与被试内设计的对比，以及它们在成本效益和统计功效上的独特价值。在当前研究环境中，如疫情期间，被试内设计尤其重要，它关注个体在不同实验条件下的动态变化，有效控制个体差异。
统计效应的精简策略不容忽视，如使用1-(p/2)公式来计算相关性，比如One-way RANOVA，能显著减少样本量的需求。然而，残留效应和不可逆操纵效应可能影响结果的准确性。被试内设计则涉及混合设计和组块设计，如锻炼方式对肥胖影响研究，或探究不同锻炼组合的效果，这些设计允许研究者观察效果随时间的变化。
统计模型的核心是理解One-way ANOVA的组成部分，如中心化因变量、实验条件效应和残差。F值在F-test中扮演关键角色，它揭示了实验条件效应的强度，由组间变异和组内变异的对比构成。在RANOVA模型中，回归式子涵盖了被试效应、实验操纵效应和交互效应，特别是关注实验操纵效应的F值计算，其计算方法不同于常规ANOVA。
RANOVA的F值计算与组间总变异和组内个体效应、交互效应与残差变异紧密相关。我们需要区分实验操纵的固定效应和被试效应的随机效应，以确保分析的准确性。混合模型则更复杂，需考虑个体差异和交互作用，通过验证实验条件期望值接近零和条件间平均值无显著差异来确认操纵效应的有效性。
进行One-way RANOVA分析的前提是数据满足正态分布、方差齐性和独立观测值的要求。对于非球形性，Mauchly's test用于检测，若不满足，可通过Lower bound、Greenhouse-Geiser或Huyn-Feldt方法调整自由度，以提高F分布的精度。课程将逐步深入，包括：
掌握这些理论，你将能在心理学实验和纵向数据分析中得心应手。如果你对英文学术写作文库笔记感兴趣，只需发送支付截图和邮箱，我们将提供详尽的资源。让我们一起踏上统计分析的探索之旅吧！