Typer av Upprepade Mät Designs

Olika upprepade mått designer är nödvändigt för forskare att slutföra sina experiment . Ibland finns det inte tillräckligt många ämnen för att vara statistiskt gångbart eller ett experiment behöver bara utföras mer effektivt. Det finns några olika upprepad åtgärd mönster som kan användas i dessa fall . Crossover Studies

crossover-studier är den mest populära typen av upprepad design experiment eftersom alla patienter i studien får samma behandling , vilket gör det lättare att jämföra . Studien fungerar genom att administrera en grupp av ämnen experiment X och en annan grupp experiment Y. Den första gruppen testas sedan med experiment Y medan den andra testas med experiment X. Problemet med crossover-studier är möjligheten vältringseffekter , där det första testet påverkar den andra .
longitudinella studier

en longitudinell studie innehåller många observationer av samma grupp av personer över en lång tid , ibland flera decennier . De används för att studera utvecklingstrender över tid . Till exempel Harvard Medical School genomförde en hjärthälsa studie med medborgarna i Framingham , Massachusetts för att avgöra hur livsstilseffekterhjärthälsa under en lång tidsperiod . Nackdelen är att de inte hade någon kontrollgrupp . Addera Panel eller kohortstudier

Skåp eller kohortstudier iaktta en viss grupp av individer . De är en form av longitudinella studier , men fokuserar på människor specifikt snarare än några vetenskapliga fenomen . De fokuserar på livshistorier de inblandade och försöka hitta tillfälliga relationer för utfall som observerats . Dessutom har de flesta av de människor, eller kohort , har en gemensam egenskap .
Ström

Upprepade åtgärd mönster kan vara ganska kraftfulla eftersom de minskar den naturliga variationen av att ha många försökspersoner . Detta ökar konfidensnivån med resultat från studier . Det är dock svårare att utvinna resultatet på en större population . Befolkningen kan också bli van vid experimentet över tid och på så sätt naturligt anpassa sina metoder för att lyckas på experimentet . Addera