Design cu măsurători repetate

Conspect al capitolului 7, ”Repeated measures design”, din ”Research Methods in Psychology”, de Shaughnessy, Zechmeister și Zechmeister

De ce folosesc cercetătorii designul cu măsurători repetate

Utilizarea design-ului cu măsurători repetate oferă câteva avantaje. În primul rând, acest design presupune un număr mai mic de participanți, comparativ cu design-ul cu eșantioane independente. Astfel de situații includ studiile cu bătrâni, copii sau cazuri speciale, precum cei cu leziuni cerebrale.

Un alt motiv pentru utilizarea acestui design este eficiența și conveniența sa. De exemplu, într-un studiu cu privire la viteza de răspuns a diferitelor arii cerebrale, sarcina cu măsurători repetate s-a finalizat în câteva minute. Dacă erau utilizate eșantioane independente, simpla instruire a acestora ar fi durat semnificativ mai mult.

Sensibilitatea experimentului este, de asemenea, mai mare la acest design. Sensibilitatea se referă la abilitatea de a detecta efectele variabilei independente. Un experiment este mai sensibil atunci când există un nivel mai mic al variabilității la nivelul participanților. Participanții în design-uri cu măsurători repetate variază mult mai puțin decât cei din alte design-uri.

Un alt motiv al utilizării design-ului cu măsurători repetate este necesitatea sa. De exemplu, când se urmăresc modificările în timp ale comportamentului, precum în experimentele despre învățare, este necesar un astfel de design.

Rolul exersării  în designul cu măsurători repetate

O potențială amenințare pentru validitatea internă este reprezentată de modificările în rândul participanților. De exemplu, participanții exersează sarcina experimentală, îmbunătățindu-și performanța sau chiar în răutăți performanța din cauza plictiselii.

Pentru a echilibra acest efect, se utilizează contrabalansarea, prin administrarea fiecărei condiții de mai multe ori cu modificarea ordinii secvențelor într-un design complet. Într-un design incomplet, fiecare condiție este administrată fiecărui participant doar o dată.

Echilibrarea în designul complet

Într-un design complet, participanții primesc fiecare tratament de suficiente ori pentru a echilibra efectele exersării. În unele astfel de studii, doar unul sau doi participanți sunt testați, iar fiecare trece prin sute de trial-uri. De cele mai multe ori, fiecare participant primește fiecare tratament de un număr mic de ori. Există două variante pentru a decide ordinea în care sunt administrate tratamentele – randomizarea în bloc sau contrabalansarea ABBA.

În randomizarea în bloc, fiecare bloc conține fiecare dintre condiții organizate în ordine aleatoare. În general, numărul de blocuri utilizate este egal cu numărul de administrări ale condițiilor. Nu trebuie să ne așteptăm ca efectele de echilibrare să apară cu două – trei blocuri. Însă există o tehnică ce permite echilibrarea atunci când nu este posibilă administrarea de un  număr suficient de ori.

În contrabalansarea ABBA sunt suficiente două administrări ale fiecărei condiții, fiind prezentată întâi o secvență, apoi a doua, încă o dată a doua și în final, prima secvență. Această tehnică nu este limitată la doar două condiții. De exemplu, într-un studiu despre emoții s-a folosit ABCCBA.

Contrabalansarea ABBA este potrivită doar atunci când efectele exersării sunt liniare. Dacă sunt liniare, atunci aceeași cantitate de exersare apare pentru fiecare secvență. Ciclul ABBA poate fi folosit cu orice număr de condiții, dar trebuie să existe un număr par de repetiții. Dacă numărul de repetări crește, crește și eficiența tehnicii.

Ca și dezavantaje, tehnica ABBA nu poate fi folosită atunci când efectul exersării nu este liniar, adică atunci când performanța se schimbă dramatic la un moment dat. Atunci când se întâmplă asta, cercetătorii exclud performanța de la acele secvențe și așteptă până efectul exersării devine stabil.

ABBA poate fi ineficient și atunci când apar efecte de anticipare. Acestea sunt prezente atunci când participantul dezvoltă expectanțe cu privire la condiția care urmează să apară. Astfel, performanța poate fi mai influențată de expectanțe decât de condiție. 

Echilibrarea în designul incomplet

În designul incomplet, fiecare participant primește fiecare tratament doar o dată. În acest caz, nu se știe dacă modificarea se datorează exersării sau variabilei independente. Pentru a rezolva această problemă, se pot administra diferite ordini ale condițiilor la participanți diferiți. Ca regulă, fiecare condiție experimentală trebuie să apară în fiecare poziție ordinală cu aceeași frecvență.  

Este preferat să fie folosite toate posibilele combinări, iar fiecare participant este asignat randomizat unei ordini. Numărul posibil de combinații se numește N factorial (N!) și este calculat prin produsul dintre N, N-1, N-2 până la N-N-1. Este esențial ca cel puțin o persoană să fie inclusă în fiecare ordine.

Uneori nu este posibil ca fiecare ordine posibilă să fie inclusă. În acest caz, numărul de ordini selectate va fi egal cu un multiplu al numărului de condiții din experiment. Un tip de echilibrare folosit în astfel de cazul este Latin Square. Astfel, fiecare condiție apare într-o poziție o singură dată. O altă tehnică începe cu o ordine aleatoare a condițiilor, apoi secvențele sunt rotite sistematic, fiecare poziție mutându-se în stânga de fiecare dată.

Analiza datelor în designul cu măsurători repetate

După ce sunt verificate datele, pentru a evita erorile și valorile extreme, primul pas este sumarizarea performanței participanților din fiecare condiție experimentală., utilizând mediile și abaterile standard. În cazul designului complet, este nevoie de un pas suplimentar – este necesară crearea unui scor pentru fiecare participant în fiecare condiție.

Confirmarea rezultatelor

Procedura de analiză a datelor pentru design-ul cu măsurători repretate este același cu cel pentru eșantioane independente. Cercetătorii folosesc ipoteza nulă și intervale de încredere pentru a ajung la o concluzie despre efectul produs de variabila independentă.

O caracteristică distinctă a analizei în designul cu măsurători repetate este modul în care este estimată varianța eroare – acestea nu sunt doar echilibrate, ci eliminate din analiză. Din acest motiv acest design are un nivel mai înalt de sensibilitate.

Problema transferului diferențial

O problemă a design-ului cu măsurători repetate este transferul diferențial. Acesta apare atunci când performanța într-o condiție depinde de condiția care o precede. De exemplu, într-un studiu în care se testează rezolvarea de probleme, într-o condiție se oferă instrucțiuni, în alta nu. Dacă este administrată întâi condiția cu instrucțiuni, acestea nu vor dispărea în cea de-a doua condiție.

În cazul în care apare acest transfer, nu doar că este imposibil să determinăm dacă există diferențe sunt reale, ci acestea sunt și subestimate. Când este posibilă apariția transferului, se recomandă utilizarea unui alt design.

Cea mai potrivită modalitate de a determina potențialul apariției transferului este construirea a două experimente – unul cu măsurători repetate, unul cu eșantioane independente. Dacă efectele sunt asemănătoare, atunci nu apare transferul.