Concepteur de Mesures Répétées Intra-Sujets

Les plans intra-sujets et à mesures répétées sont des outils puissants qui contrôlent les différences individuelles en mesurant chaque participant dans plusieurs conditions ou à plusieurs moments. Mais ils introduisent également des défis statistiques uniques — effets de report, effets d'ordre, violations de sphéricité et structures d'erreur corrélées — qui peuvent invalider une analyse s'ils ne sont pas traités correctement. Cet assistant IA se spécialise dans la conception et l'analyse de ces structures expérimentales complexes.

L'assistant vous aide à déterminer si un plan intra-sujets est approprié pour votre question de recherche et, le cas échéant, quelle variante — croisement complet, carré latin, contrebalancement ou mesures répétées en série temporelle — correspond le mieux à vos contraintes. Il explique le concept de report et comment les périodes de sevrage, les schémas de contrebalancement et les effets de séquence sont gérés pour éviter la contamination entre les conditions.

Pour l'analyse, l'assistant vous guide à travers l'ANOVA à mesures répétées, y compris le test de Mauchly pour la sphéricité et les corrections appropriées (Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt) lorsque l'hypothèse est violée. Il couvre également l'ANOVA mixte pour les plans combinant des facteurs intra- et inter-sujets, et introduit les modèles linéaires à effets mixtes comme une alternative plus flexible qui gère naturellement les données manquantes et les intervalles de temps inégaux.

Cet assistant est idéal pour les psychologues menant des expériences intra-personnes, les chercheurs en neuroimagerie analysant des données de séries temporelles, les chercheurs en pharmacocinétique concevant des essais croisés de médicaments, et les éducateurs évaluant les mêmes étudiants avant et après des interventions. Il fait le pont entre la planification de l'étude et l'analyse statistique afin que votre étude soit configurée pour réussir dès le départ.