高岡智則
年齢：33歳 性別：男性 職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当） 居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地：神奈川県川崎市 身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる） 血液型：A型 誕生日：1992年11月20日 最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分） 家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）
反復測定とは
反復測定は研究デザインの一つで、同じ人や対象を時間の経過や条件の変化に合わせて複数回測定することを指します。たとえば学校のテスト成績を一人の生徒に対して2週間おきに測る、あるいは薬の効果を同じ患者に対して異なる時点で評価するといったケースです。反復測定の最大の特徴は、個人差の影響を減らせることと、少ない人数で実験が進められる点です。
なぜ反復測定を使うのか
反復測定は、時間の経過に伴う変化を観察したいときや、条件をいくつかに分けて比較したいときに有効です。例えば学習の効果を調べるとき、同じ生徒が複数回の練習法Aと練習法Bを体験して得点を測るとします。これにより、個人ごとの得点の差を差し引いて、どちらの練習法がより効果的かを判断しやすくなります。
利点と注意点
反復測定には主に次のような利点と注意点があります。利点は、被験者間の差を小さくできる点と、少人数で統計的に強い結果を出せる点です。注意点としては、時間の経過による影響や順序効果が入る場合があり、測定の順序を工夫したり、統計的な補正を行う必要があります。
小さな実例表
| 説明 | |
|---|---|
| 被験者内デザイン | 同じ被験者が複数の条件を体験 |
| 時間効果 | 測定時点の経過で結果が変化すること |
| 順序効果 | 測定の順番が結果に影響すること |
日常の例としては、同じ人が2週間おきに運動の効果を測る、または新しい学習法を試す前後の成績を比較する、といったケースです。実験を計画するときは、どの程度の期間で測定を行うか、どの順番で条件を提示するか、データの分析方法を事前に決めておくと混乱を避けられます。
以上のように反復測定は、同じ対象を複数回測ることで、個人差の影響を抑えながら時系列の変化や条件効果を詳しく見ることができる設計です。初心者でも、基本的な考え方と実際の適用を知れば、研究の設計やデータ分析に活かせるスキルになります。
データ分析のポイント
データが、反復測定データの場合、普通の独立サンプルの方法は使いづらいです。代わりに反復測定用の分散分析や線形混合モデルといった方法を使います。これらは各時点のデータだけでなく、個人の傾向をモデル化して評価します。ソフトは統計パッケージや表計算ソフトで対応できます。
実務では、研究設計の段階で、測定点の間隔や全体のサンプルサイズを事前に計算しておくとより信頼性が高まります。
反復測定の同意語
- 繰り返し測定
- 同じ対象を複数回測定すること。時間の経過や条件の変化を評価する際に用いられる基本的なデータ収集手法。
- 再測定
- 既に測定した対象をもう一度測定すること。測定の再現性や検証の目的で使われる。
- 繰り返し観測
- 同じ対象について複数回観測・記録を行うこと。測定と観測を同義で用いる場合がある。
- 反復観測
- 同一対象に対して繰り返し観測を行うこと。反復測定と同義として使われることが多い表現。
- 多回測定
- 一つの対象について複数回の測定を実施すること。データの安定性や個体差を把握する目的で用いられる。
- 被験者内測定
- 同じ被験者に対して複数回測定を行う方法。被験者間差を軽減する設計で用いられる。
- 被験者内デザイン
- Within-subjects design の日本語表現。複数測定を同一被験者に対して行う研究デザイン。
- 同一被験者内測定デザイン
- 同一被験者内で複数測定を行うデザインを指す表現。
反復測定の対義語・反対語
- 独立設計（Between-subjects design）
- 反復測定とは反対に、同じ被験者を複数の条件で繰り返して測定せず、条件ごとに別々の被験者を用いる設計のこと。各条件の比較は“被験者の群を分ける”形で行われる。
- 横断デザイン（Cross-sectional design）
- ある一時点で、複数の被験者を対象に各条件の測定を行う設計。時間の経過を追わず、1回の測定に近い形でデータを得ることが多い。
- 一回限りの測定（Single measurement / One-shot measurement）
- 対象を1回だけ測定する設計・実施法。反復測定を前提としない点が特徴。
- 非反復測定（Non-repeated measurement）
- 測定が繰り返されない前提の方法。反復測定を用いない設計の総称として使われることがある。
- 縦断デザイン（Longitudinal design）
- 同一の被験者を時間をかけて複数回測定する設計。反復測定の典型であり、反復測定の対概念として対照的に扱われることがある。
反復測定の共起語
- 反復測定設計
- 被験者内デザイン。各被験者が複数の条件を経験する設計。
- 被験者内デザイン
- 同じ被験者が複数の条件や時間点を経験する設計。反復測定の基本形。
- 反復測定分散分析
- 反復測定データを分析する統計手法。略称RM-ANOVA。
- 繰返し測定
- 反復測定の別表記。読み方・書き方の違い。
- 球面性
- 反復測定の仮定のひとつ。共分散が球状であることを指す。
- 球面性の検定
- 球面性が成立するかを評価する検定全般の総称。
- Mauchlyの球面性検定
- 球面性を検定する代表的な方法（Mauchlyの検定）。
- Greenhouse-Geisser 補正
- 球面性が満たされない場合、自由度を補正する方法。
- Huynh-Feldt 補正
- Greenhouse-Geisser 補正の代替となる自由度補正法。
- 線形混合モデル
- 被験者間のランダム効果を含め、反復測定データを分析する別手法。
- 長データ
- 反復測定データを扱う際によく用いれるデータ形式（long format）。
- ワイドデータ
- 反復測定データを扱う際の別データ形式（wide format）。
- 欠測データ
- 測定値の欠落。処理方法が分析に影響。
- 欠測値処理
- 欠測データに対する補完や削除などの処理。
- 正規性
- データが正規分布に従うことを前提とする要件の一つ。
- 等分散性
- グループ間の分散が等しいことを前提とする要件の一つ。
- 効果量
- 要因の効果の大きさを測る指標全般。
- 部分η²
- 特定の要因の効果の割合を示す標準的な効果量指標。
- η²（エータ二乗）
- 総効果量の一つ。要因の全体寄与を表す。
- ε（エプシロン）補正
- 自由度の補正に使われる値。Greenhouse-GeisserやHuynh-Feldtで用いられる。
反復測定の関連用語
- 反復測定
- 同じ被験者を複数回測定する研究デザインの総称。時間の経過や条件の違いをまたいでデータを取ることで、個人差の影響を減らせる。
- 反復測定デザイン
- 被験者を同じまま、複数の条件・時間点で測定する設計。被験者内デザインと呼ばれることもある。
- 被験者内デザイン
- 同一の被験者が複数の条件で測定され、個人差を抑えやすいデザイン。
- 被験者間デザイン
- 各被験者が1つの条件だけに属するデザイン。対照で比較する。
- 繰り返し測定
- 同じ対象を何度も測定すること。
- 繰り返し測定ANOVA
- 反復測定データを分散分析する手法。主効果・交互作用を検出。
- 主効果
- ある因子が全体の平均に及ぼす影響。
- 交互作用
- 二つ以上の因子が組み合わる時に見られる影響の相乗。
- 線形混合モデル
- 被験者差をランダム効果として扱い、反復測定データを柔軟に分析できる回帰モデル。
- 欠測データ
- データが欠けている状態。分析方針として欠測値の扱いが重要。
- 多重代入
- 欠測データを複数の推定値で補完し、分析を統合する方法。
- 完全ケース分析
- 欠測値を含むケースを除外して分析する方法。データが少なくなるリスクあり。
- フリードマン検定
- 非パラメトリックな繰り返し測定データの検定。3つ以上の関連サンプルを比較。
- 対応のあるt検定
- 2つの関連サンプル間の平均差を検定。
- 球面性
- 反復測定ANOVAでの仮定のひとつ。共分散が球面状であること。
- Mauchlyの球面性検定
- 球面性の有無を検定する統計量。
- Greenhouse-Geisser補正
- 球面性が満たされない場合のF検定の自由度を補正。
- Huynh-Feldt補正
- Greenhouse-Geisser補正の別の補正法。
- 事後検定
- 有意な効果が見つかった場合、どの水準間で差があるかを比較する検定。
- 効果量
- 効果の大きさを示す指標。実務的に重要。
- 部分η二乗
- 被験者内デザインなどで使う効果量の一つ。
- η平方
- 全体の効果量の指標。
- 時間点
- 測定を行う時間点。
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