重复测量与受试者内的含义完全相同：这意味着在几种不同的条件下测量了相同的受试者。在 ANOVA 术语中，这些条件形成一个重复测量因子，或等效地一个主体内因子。参见维基百科。

我想让你感到困惑的是，在重复测量实验中，仍然可以有受试者之间的因素！例如，您可以在几个条件下测量所有受试者（受试者内因素），但有几个不同的受试者组（例如患者/对照，或男性/女性）——这将是您的受试者间因素。

我做了一个快速的谷歌搜索，例如这里所有这些似乎都解释得很清楚，有一个很好的例子。

在我看来，重复测量方差分析有两种类型。第一个处理重复，例如在受试者测量中，前后测量之间可能存在一些依赖性，或者杰里米迈尔斯在他对变形虫的回答的评论中提到的双胞胎比较。这种类型的重复测量方差分析类似于配对 t 检验。Graphpad Prism 在这种情况下使用在我看来是 2 路 ANOVA 的方法，并称其为重复测量 ANOVA。

第二种类型的重复测量是在对象内随着时间的推移重复进行测量，并且可以预期存在序列相关性，使得时间 1 测量与时间 2 密切相关，而与时间 3 的关系不太密切。这导致时间 1 和时间 2 之间的差异的方差小于时间 1 和时间 3 之间的差异的方差，但类似于时间 2 和时间 3 之间的差异的方差。这种类型的条件通常被描述为违反'球形'的假设（不管那可能是什么！）。这种类型的重复测量通常通过“温室-盖瑟”校正来处理。

Graphpad 的统计指南是一个很好的起点：http: //www.graphpad.com/guides/prism/6/statistics/index.htm?stat_sphericity_and_compound_symmet.htm

正如 Michael Lew 所指出的，我认为“ANOVA：重复测量 - 因素之间”和“ANOVA：重复测量 - 因素内”之间存在区别。为了消除疑问，想象一下两个假设的实验，其中研究了两个品牌的化妆品在患者每只手臂上的应用效果。在第一个中，同时使用两个品牌，以便患者在他的每只手臂上都收到“A”或“B”品牌。但在第二个实验中，应用第一个品牌，进行测量，然后应用第二个品牌。

对于第一个实验，两个被测品牌所接受的环境条件是相同的。但在第二种情况下（第一个品牌，然后是第二个），情况就不同了。

我认为通常在参与者内部或参与者之间设计是指参与者是否接受所有级别或一个级别的IV，而重复测量是针对DV而言的，例如是否多次测量DV，或者您打算有几个DV对比测量。但是，在重复测量的实验中，测量的不同时间或 DV 可以作为内部因素输入数据分析中。