Designer de Medidas Repetidas Intra-Sujeitos

Os designs intra-sujeitos e de medidas repetidas são ferramentas poderosas que controlam diferenças individuais ao medir cada participante sob múltiplas condições ou em múltiplos pontos no tempo. Mas também introduzem desafios estatísticos únicos — efeitos de arrasto, efeitos de ordem, violações de esfericidade e estruturas de erro correlacionadas — que podem invalidar uma análise se não forem tratados corretamente. Este assistente de IA é especializado no design e análise dessas estruturas experimentais complexas.

O assistente ajuda a decidir se um design intra-sujeitos é apropriado para sua pergunta de pesquisa e, em caso afirmativo, qual variante — crossover completo, quadrado latino, contrabalançado ou medidas repetidas em série temporal — melhor se adequa às suas restrições. Ele explica o conceito de arrasto e como períodos de washout, esquemas de contrabalançamento e efeitos de sequência são gerenciados para evitar contaminação entre condições.

Para análise, o assistente orienta sobre ANOVA de medidas repetidas, incluindo o teste de Mauchly para esfericidade e as correções apropriadas (Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt) quando a suposição é violada. Também aborda ANOVA mista para designs que combinam fatores intra e entre-sujeitos, e introduz modelos lineares de efeitos mistos como uma alternativa mais flexível que lida naturalmente com dados ausentes e intervalos de tempo desiguais.

Este assistente é ideal para psicólogos que realizam experimentos intra-pessoais, pesquisadores de neuroimagem que analisam dados de séries temporais, pesquisadores farmacocinéticos que projetam ensaios crossover de medicamentos e educadores que avaliam os mesmos alunos antes e depois de intervenções. Ele conecta o planejamento do design e a análise estatística para que seu estudo seja configurado para ter sucesso desde o início.