方差分析(重复测量资料spss实现).ppt

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，g1 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：g1，单组重复测量资料 m2，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：P271 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T0 、T1 、T2 、T3 、T4 五个时像测量患者收缩压 数据如下：,对象内Mk,对象间Bj,g3 m5 n5,Ai,Tij,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