实习五-ANOVA及双因素方差分析.ppt

实习五 方差分析 1.1.了解方差分析的基本思想了解方差分析的基本思想 2.2.掌握掌握常用的方差分析的种类及适用条件常用的方差分析的种类及适用条件 3.3.掌握掌握单因素和双因素方差分析的操作方单因素和双因素方差分析的操作方 法法 4.4.正确解释正确解释输出结果输出结果 实习目的： 方差分析（ANOVA）用 于进行两组及多组间样本 均数的比较。 总变异= 随机变异 + 处理因素导致的变异 总变异 = 组内变异 + 组间变异 方差分析的基本思想是基于变异分解 的原理： 需要证明：组间变异远远大于组内变异，则说明处理因 素的存在，如果两者相差无几，则说明该影响不存在。 单因素方差分析 双因素方差分析 适用条件： 各样本是相互独立的随机样本； 各样本来自正态分布； 各样本方差相等（方差齐性检验） 。 二、单因素方差分析二、单因素方差分析 ( ( 成组设计的多个样本均数比较成组设计的多个样本均数比较 ) ) 统计量F 的计算及其意义 F=MS组间/MS组内 自由度： 组间=组数-1 组内=N-组数 通过这个公式计算出统计量F，求出对应的P值， 与进行比较，做出推论。 如果p，说明得到大于现现有统计统计 量F值值的可能性p 大于，不属于小概率事件，则则不拒绝绝H0，差别别无统计统计 学意义义，结论结论 是各总总体均数相等。 如果p，说说明得到等于或大于现现有统计统计 量的可能性 p小于，可判断为为小概率事件，则则拒绝绝H0，接受H1，差 别别有统计统计 学意义义，结论结论 是各总总体均数不相等。 SPSS操作步骤： 选入需要分析 的变量 选入需要比较的分 组因素(only one) u对均数的变动趋势进行检验； u定义根据研究目的需要进行的某些精确两两比较 练习5.1因变量和因素变量分别选入： 定义是否在方差分析中进行趋势检验 用于选择各组间进行两 两比较的方法 提供了当各组方差齐时可用的两两比较的方法： 运用最广泛最敏 感,每 组之 间都 比较 输出常用统计描 述指标 方差齐性检验 用各组均数做图，同时可辅助对均数间趋势做出判断。 结果解释： 单因素方差分析：必须方差齐性。下述结果表明确实可 以继续进行ANOVE分析。 方差齐性检验结果： 单因素方差分析结果可见，F=11.648,P0.001。因此可认为 三组鼠脾中DNA含量不全相同(差别有统计学意义，但具体 谁与谁不同，需要看下面的结果。)。 LSD法两两比较结果 上表可见：显示了每两组之间的具体的差别。与后面的 SNK方法完全不同，例如在这里： 2与3之间比较是0.147，没有统计学差异。 S-N-K法两两比较结果 SPSS在用S-N-K法进行两两比较时，如果有差异，则只 会告诉你P值小于预定的界值（默认为0.05），而不会给 出具体的P值。这个跟前面的给出具体的组与组之 间差异值的LSD方法不一样。 从表中可见，自发性（group2）和移植 性白血病鼠（group3）被分在一组， 与正常鼠处于不同亚组，因此，正常鼠和 其他两种鼠脾DNA含量间有差异。 亚组内DNA含量差 异无统计学意义 l将结果整理成方差分析的步骤和方法 方差分析： 1.建立检验假设 2.确定检验水平 3.计算检验统计量F值，并将方差分析的结果整理成表格形式（方差 分析表）： 变异来源（组间、组内、总）、离均差平方和、自由度、均方、F值、P值 4.确定P值 5.做出统计推断 方差齐性检验 各组均数间的两两比较 (2)方差分析： 建立假设： H0 ：？总体均数相等 1 = 2 = 3 H1 ：？总体均数不全相等 确定显著性水平，用 表示，常取0.05。 计算统计量F：F=MS组间/MS组内=？ 计算概率值P：p=？ 做出推论： (1)方差齐性检验：F=?，p=? 与 =0.05的关系，各组方差齐？ 。 (3)各组均数间的两两比较： 采用？两两比较的方法，？组与？组均数有差别 (p0.05)；再写出相应的专业结论。 双因素方差分析(two-way ANOVA) 配伍组设计(或双因素无重复试验设计):是配对设计的扩 展 在实验研究中将实验动物按窝别等特征配伍,再随机 分配到各处理组中; 对同一受试对象不同时间点上（即多余两个时间点 ）的观察研究; 给同一样本不同的处理; 各处理组样本数相同如果是重复测量数据，就是说 在不同时间点不能有缺省值。 无法考察交互作用和方差齐性，所以不用管方差齐不齐 。 统计量F 的计算及其意义 F1=MS组间/MS组内 F2=MS配伍间/MS组内 都是和随机误差进行比较。 自由度： 组间 = 组数-1 配伍间 = 区组数-1 组内 = (组数-1)(区组数-1) 练习5.2分析: 处理因素：即研究的主要因素，为不同 时期（变量名：time）； 配伍因素：不同患者治疗前、中、后期 各时点血液中粘蛋白含量不同，即研究 对象的不同。 操作步骤：从analyze-普通线性模型（GLM）-进入，见下图。 因变量 固定变量 自定义方差分 析模型 协变量:与自变量和因变量可能有关系的连续性变量 随机因素变量 加权最小二乘法的权重系数 将分析主效应 的变量选入 分析所有分 类变量的主 效应和交互 作用。而 Custom只是 比较主效应 ，不看交互 作用。 方差分析进行变 异分解的方法 用于对精细趋势 检验和精确两两 比较的选项进行 定义，比较专业 ，少用。 各组均数间的多重比较： 选入需要估计均数的因素 和交互作用 进行均数间的多重比较 输出非常重要指标 第一行（校正的模型）：所用方差分析模型的检验上 述结果显示有差异，方差不齐。 第二行：截距，分析中无实际意义，可忽略。 第三行：配伍因素不同对象的粘蛋白也有差异 第四行：变量（治疗不同时期粘蛋白含量有差别，具体是 哪两个或几个间存在差别，需要后面两两比较来回答。） 第五行：误差；第六行：合计；第七行：校正的合计 l将结果整理成方差分析的步骤和方法 1.建立检验假设（根据问题检验处理因素或配伍因素） 2.确定检验水平 3.计算检验统计量F值，并将方差分析的结果整理成表格 形式（方差分析表）： 变异来源（处理间、配伍间、误差、总）、离均差平方和、自由度、均 方、F值、P值 4.确定P值 5.做出统计推断 常用的设计