خطوات الاستخدام
الخطوة 1: تحديد بنية بيانات القياسات المتكررة. يتطلب تحليل التباين للقياسات المتكررة أن تكون البيانات من النوع الذي يقاس فيه كل مشارك (موضوع) تحت ظروف متعددة أو في نقاط زمنية مختلفة. يجب أن تكون مصفوفة الإدخال مكونة من صفوف تمثل المشاركين وأعمدة تمثل القياسات المختلفة (مثل نقاط الزمن، ظروف المعالجة). تأكد من أن عدد الأعمدة لا يقل عن اثنين (لأن القياسات المتكررة تعني قياسات متعددة لكل مشارك) وأنه لا توجد قيم مفقودة – وإلا قد يكون التحليل غير صحيح. إذا كانت بياناتك تحتوي على أكثر من عامل (مثل عاملي داخل الموضوع)، فستحتاج إلى تصميم مختلف، لكن هذه الحاسبة مخصصة لعامل داخل موضوع واحد بمستويات متعددة.
الخطوة 2: إدخال مصفوفة البيانات. في الحاسبة، قم بلصق أو كتابة بياناتك على شكل مصفوفة حيث كل صف هو مشارك واحد وكل عمود هو مناسبة قياس واحدة (مستوى العامل داخل الموضوع). على سبيل المثال، إذا كان لديك 10 مشاركين تم قياسهم في 3 نقاط زمنية، فسيكون لديك 10 صفوف و3 أعمدة. تتوقع الحاسبة قيماً رقمية. تأكد من أن ترتيب الأعمدة يتوافق مع ترتيب الظروف أو النقاط الزمنية. التسمية غير مطلوبة ولكنها تساعد في التتبع. تقوم الحاسبة تلقائياً بحساب مجموع المربعات داخل الموضوع، مجموع المربعات بين الموضوعات، وحد الخطأ.
الخطوة 3: اختيار افتراض الكروية. يفترض تحليل التباين للقياسات المتكررة الكروية (تساوي تباينات الفروق بين جميع أزواج القياسات المتكررة). إذا كانت بياناتك تنتهك الكروية، قد تكون النتائج غير دقيقة. تختبر الحاسبة تلقائياً الكروية باستخدام اختبار ماوخلي، وإذا تم انتهاكها، فإنها توفر نتائج مصححة (جرينهاوس-جيسر، هوينه-فيلدت). يمكنك اختيار أي تصحيح لتطبيقه. في معظم الحالات، يُوصى باستخدام تصحيح جرينهاوس-جيسر عند انتهاك الكروية. إذا كانت الكروية صحيحة، تكون النتائج غير المصححة صالحة.