ANOVA

普通独立样本的 ANOVA 的逻辑，我们把数据总的变异性（总平方和）分拆为组间平方和与组内平方和，分别代表了效应和误差。效应比误差大得越多，那么效应就更显著。然而，在重复测量的情况下，「组内」（或者更准确地说是「条件内」）平方和其实有一部分并不是误差，而是个体与个体之间本身存在的稳定差别。因此，重复测量 ANOVA 利用我们已知的数据点在不同实验条件或时间点之间的匹配关系，从组内平方和中剔除个体差异，因而最后被认为是随机误差引起的那部分平方和就更小了。效应依然不变，而误差小了，效应的显著性自然在很多情况下也会提高了（见下图）。

重复测量ANOVA(repeated-measures ANOVA)

应用：❶ 在不同时间点对同一批个体测量同一个指标，而我们希望知道这个指标在不同时间内是否发生了变化。❷ 对同一批个体施加不同的实验条件或处理，研究这些实验条件对某个指标有什么影响。