Différentes conceptions répétées de mesures sont nécessaires pour les scientifiques de compléter leurs expériences. Parfois, il n'y a pas assez de sujets pour être statistiquement viable ou une expérience juste doit être menée de manière plus efficace. Il y a quelques conceptions différentes mesures répétées qui peuvent être utilisés dans ces cas.
études Crossover
Des études croisées sont le type le plus populaire de l'expérience de conception répétée parce que tous les sujets de l'étude reçoivent les mêmes traitements, ce qui rend plus facile à comparer. L'étude travaille en administrant un groupe d'expérience des sujets X et une autre expérience de groupe Y. Le premier groupe est ensuite testé avec l'expérience Y tandis que le second est testé avec l'expérience X. Le problème avec les études de croisement est la possibilité d'effets de report où le premier test influe sur la seconde.
Études longitudinales
Une étude longitudinale comprend de nombreuses observations du même groupe de sujets sur une longue période de temps, parfois des décennies. Ils sont utilisés pour étudier les tendances de développement au fil du temps. Par exemple, la Harvard Medical School a mené une étude sur la santé cardiaque avec les citoyens de Framingham, Massachusetts afin de déterminer comment la santé du cœur des effets de style de vie sur une longue période de temps. L'inconvénient est qu'il n'y avait pas de groupe contrôle.
Les études de cohorte ou Panel
études de panneau ou de cohorte observent un groupe spécifique de personnes. Ils sont une forme d'études longitudinales, mais se concentrent sur les personnes spécifiquement plutôt que des phénomènes scientifiques. Ils mettent l'accent sur les histoires de vie des personnes concernées et essayer de trouver des relations occasionnelles pour les résultats observés. En outre, la plupart des personnes, ou d'une cohorte, ont une caractéristique commune.
Puissance
Répétées conceptions de mesure peuvent être très puissants, car ils réduisent la variation naturelle d'avoir de nombreux sujets de test. Cela augmente le niveau de confiance avec les résultats des études. Cependant, il est plus difficile d'extraire les résultats sur la population plus large. La population peut également se habituer à l'expérience au fil du temps et donc d'adapter naturellement leurs pratiques pour réussir à l'expérience.