反復測定分散分析は、1か月後～2か月後～3か月後などの3時点以上の平均値の比較を行う経時的なデータの比較に用いられ、量的従属変数を対象として分析します。前後の比較などの2水準の分析で使用される対応のあるt検定を、3水準以上に拡張した分析です。

この分析では、調整変数として年齢や体重などの共変量を使用することも可能です。

反復測定分散分析を実行する場合、データセットの持ち方は横持ち（変数グループ/ワイド形式）である必要があります。データの持ち方が縦持ち（ケースグループ/ロング形式）になっている場合は、データの再入力または再構成を行う必要があり、IBM SPSS Statisticsでは「データの再構成」メニューを使用することで簡単に変換可能です。

反復測定分散分析には、球面性と呼ばれる仮定があります。IBM SPSS Statisticsでは、球面性を調べるために、モークリーの球面性検定が自動的に実行され、球面性を満たさない場合は、Greenhouse-Geisser（グリーンハウス・ガイザー）による補正P値などを使用することができます。または、反復測定分散分析ではなく、共分散構造として球面性以外を指定することができる混合効果モデルを使用します。

IBM SPSS Statisticsで、反復測定分散分析や混合効果モデルの分析手法に対応するのはAdvanced Statisticsのオプションです。Baseのみではこれらの分析手法を使用することはできません。Advanced Statisticsオプションは非常によく使用されるため、推奨構成にはじめから含まれています。

■ 関連するデータ分析手法
対応のあるサンプルのt検定
混合モデル

■ IBM SPSS製品
IBM SPSS Advanced Statistics

■ E-Learningコース
IBM SPSS Statisticsによる統計解析【初級編C】