Relevance of the use of statistical analysis of repeated measures in agricultural research
Keywords:
correlation, sphericity, evaluations in time
Abstract
When the sampling is destructive, and each experimental unit provides only one measure per variable, the assumptions of the ANOVA are not compromised; whereas, when that response changes over time, it becomes a source of variation that should be incorporated into the design. Repeated measures arise when a response is repeatedly quantified on the same experimental unit or subject, for this reason, to perform it implies the impossibility of randomizing the time factor. By repeatedly performing evaluations on the same units, the resulting data are closely related and, being autocorrelated, the assumption of error independence is violated; In addition, the variances of the repeated measures would change over time, compromising the assumption of the equality of variances. The analysis of measures repeated over time is the correct option for analysis and interpretation of statistical data taken in the same experimental unit in a successive manner. Such analysis requires independence of the responses between the experimental units, multivariate joint normality and homogeneity, and sphericity of the covariance matrix. The statistical packages SAS®, SPSS, InfoStat, and Stata®, among others, contain modules to perform this analysis.
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Published
2019-12-28
How to Cite
Barrios Maestre, R., & Silva-Acuña, R. (2019). Relevance of the use of statistical analysis of repeated measures in agricultural research. Agronomía Tropical, 69, 9-17. Retrieved from http://publicaciones.inia.gob.ve/index.php/agronomiatropical/article/view/527
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