方差分析(重复测量资料spss实现)

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,方差分析（,2,）,重复测量设计,方法：重复测量的方差分析,目的：推断处理、时间、处理,时间对试验对象的试验指标的作用,资料：,处理因素分,g,个水平，每组随机分配,n,个试验对象，共,ng,个，,g,1,时间因素分,m,个水平（,m,个时点），每个对象有,m,个时点上的测量值，共,gnm,个，,m2,特例：,g,1,，单组重复测量资料,m,2,，前后重复测量资料,实验操作方法,重复测量数据的两因素多水平设计，两因素包括一个干预因素（,A,因素）和测量时间因素（,B,因素）；,多水平指干预（,A,因素）有,g,（,2,）个水平，测量时间（,B,因素）有,m,（,2,）个水平（测量时间点）。,随机化分组采用完全随机设计的分组方式，将,gn,个观察对象随机分配到,g,个处理组中。,数据收集在,m,个时间点上进行，每一个观察对象在完全相同的时间点上重复进行,m,次测量。,表,12-2,数据的统计学分析问题,计算前后测量数据的差值，上述数据即可转化为完全随机设计（两组）的资料形式。,一般情况下，针对前后测量数据差值的成组,t,检验方法是可取的，但应注意其应用条件，即方差齐性的问题。,例题：,P,271 12-3,将手术要求基本相同的,15,名患者随即分,3,组，分别采用,A,、,B,、,C,三种麻醉诱导方法。在,T,0,、,T,1,、,T,2,、,T,3,、,T,4,五个时像测量患者收缩压 数据如下：,对象内,Mk,对象间,B,j,g3 m5 n5,A,i,T,ij,建立假设,H0,：,H1,：,=0.05,选择统计方法：,正态性 处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互独立的随机样本，其总体均数服从正态分布,方差齐性 相互比较的各处理水平的总体方差相等，即具有方差齐同；,各时间点组成的协方差阵具有球形性特征。,计算统计量,(,由计算机完成,),结论：按照,=0.05/0.01,的检验水准，拒绝,/,尚不能拒绝,H0,，,差异有,/,无统计学意义,(,统计学结论,),，,重复测量设计资料的统计分析方法,对于重复测量数据（临床上常称纵向监测数据），实质上每个受试对象的观察结果是多次重复测量结果的连线，统计分析的目的是比较这些连线,变化趋势,的特征。,重复测量试验数据的方差分析需要考虑两个因素，一是处理分组，二是测量时间。,可采用的统计分析方法：,1.,多元方差分析方法,2.,重复测量数据的方差分析,变异分解思路,重复测量数据的变异由两大部分组成。一是观察,对象间,差异，二是,重复测量,间差异。,观察,对象间,差异包括处理组间差异和观察对象个体间变异两部分；重复测量间差异包括测量时间之间差异、处理与测量时间的交互作用和组内误差三个部分。,因此，重复测量数据的总变异可分解为,处理组、测量时间、处理组与测量时间的交互作用、观察对象间随机误差以及重复测量误差,等五个部分。,定义重复测量的变量名,重复测量的模型，应变量被重复测量了几次，分别存放在几个变量中，所以我们这里要自行定义应变量,定义重复测量次数,添加、修改和删除,重复测量的变量,定义嵌套的,重复测量变量,对象内变量,对象间变量,五次重复测量的变量名,分组变量情况,对,组内变量,以及,它和分组变量交互作用,的,多元方差分析,四种多元检验方法,球形检验结果,满足球对称假设,需校正时的三种校正系数,仅供参考，后面的检验,结果已自动进行了校正,组内因素一元方差分析检验结果,球对称假设成立,各重复测量间变化趋势的分析,不满足任何一种直线或曲线趋势,组间效应的方法分析结果,组间比较存在差异,五次测量的均数图,结论 不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中,A,组不同诱导时相收缩压较为稳定。,