Toistomittausasetelma

Päivitetty 2.4.2019.

Toistomittausasetelma

Ennen tämän artikkelin lukemista on suotavaa lukea artikkelini Kokeellinen tutkimus.

Toistomittausasetelmaa kutsutaan myös riippuvien otosten asetelmaksi.

Jos tutkin alkoholin vaikutusta reaktioaikaan, niin voin toteuttaa toistomittausasetelman seuraavasti:

  • Valitsen ryhmän koehenkilöitä.
  • Mittaan reaktioajat ilman alkoholia ja samoille henkilöille alkoholin nauttimisen jälkeen.
  • Lasken kullekin koehenkilölle reaktioaikojen eron ja edelleen kaikkien koehenkilöiden erojen keskiarvon. Jos erojen keskiarvo poikkeaa merkitsevästi nollasta, niin voin pitää tätä alkoholin vaikutuksena.

Erojen keskiarvoa voin testata kahden riippuvan otoksen t-testillä.

Klassisen koeasetelman ja toistomittauksen vertailua

Toistomittausasetelmaa käyttäessäni voin käyttää pienempää tutkittavien joukkoa, koska tutkittavia ei tarvitse jakaa koeryhmään ja vertailuryhmään.

Toistomittausasetelmassa henkilöiden välinen reaktioaikojen vaihtelu ei peitä alkoholin vaikutusta samalla tavoin kuin klassisessa koeasetelmassa, koska jokaisen henkilön kohdalla reaktioaikaa (ilman alkoholia) verrataan henkilön itsensä reaktioaikaan (alkoholin vaikutuksen alaisena).

Ensimmäinen reaktioajan mittaus voi aiheuttaa oppimista, joka parantaa toisen mittauksen reaktioaikaa. Ongelman vaikutusta voin lieventää vaihtelemalla satunnaisesti järjestystä (joillekin mittaan ensin reaktioajan ilman alkoholia ja toisille alkoholin vaikutuksen alaisena). Tämä toki lisää odotusaikoja, koska alkoholin vaikutuksen poistumista täytyy odottaa melko kauan.

Klassisen koeasetelman ja toistomittausasetelman paremmuus riippuu tutkittavasta ilmiöstä ja täytyy miettiä tapauskohtaisesti.

Kategorinen muuttuja

Jos mitattava muuttuja on kategorinen, niin keskiarvojen käyttö ei tule kyseeseen. Tällöin en voi testata eron merkitsevyyttä riippuvien otosten t-testillä. Lue lisää artikkelistani Onko ryhmien välinen ero tilastollisesti merkitsevä.