多因素方差分析.ppt

SPSS（04）多因素方差分析,季聪华2012.10.23,中华医学杂志对来稿统计学处理的有关要求,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,常用实验设计方法,完全随机设计是根据研究的分组数将同质的全部实验对象按完全随机化的原则分配至若干组，然后再按组别实施不同处理的设计。完全随机设计仅涉及一个因素即处理因素(可以有两个或多个水平)，又称单因素设计、成组设计。,配对设计是将实验对象按某些特征或条件配成对子(非随机)，再将每对中的两个实验对象随机分配到两个处理组中，给予不同的处理。配对的因素一般是可能影响研究结果的主要非处理因素。配对结果：组内可不一致，而组间尽可能一致。这样可严格控制非研究因素对实验结果的影响，同时两组间均衡可比性增大，减小实验误差，提高实验效率。,随机区组设计也称为随机配伍设计，是配对设计的扩展，将几个受试对象按窝别、性别、体重等条件配成区组，再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中。同一区组内要求各试验对象尽可能一致，不同区组间的试验对象允许存在差异，每一区组内试验对象的随机分组要独立进行，每种处理在一个区组内只能出现一次。,拉丁方设计是按拉丁字母组成的方阵安排实验的第三个因素(一般是一个处理因素、两个配伍因素)等水平设计。,交叉设计亦称反转实验设计，是在自身配对设计基础上发展的双因素设计。是将A、B两种处理先后施加于同一批受试对象，随机地使半数受试者先接受A后接受B，而另一半受试对象先接受B再接受A，每个受试者需经历如下几个研究过程，即准备阶段、第一研究阶段、洗脱期、第二研究阶段。在两个研究阶段分别观察二种药物的疗效和安全性。,析因设计是一种将两个或多个因素的各水平交叉分组，通过不同的组合，评价各因素的主效应、单独效应和交互作用的实验设计。若因素间存在交互作用时，表示各因素间不是独立的，而且一个因素的水平发生变化，会影响其他因素的实验效应；反之，若因素间不存在交互作用，表示各因素具有独立性，任一因素的水平发生变化，不会影响其他因素的实验效应。,正交设计是按照正交表和相应的交互作用表进行的多因素多水平设计方法，它不仅能明确各因素的主次地位，而且可以知道哪些因素存在交互影响，并能找出诸因素各水平的最佳组合。正交设计亦称部分析因设计，它保留了析因设计整体考虑、综合比较的优点，避免了析因设计的全面试验、工作量大的弊病。正交设计是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点试验具备了“均匀分散，齐整可比”的特点。,重复测量设计是指对同一观察对象(如人、动物等)的同一观察指标在不同时间点上或在同一受试对象的不同部位进行多次测量，用于分析该观察指标的规律。同一受试对象在不同时间或不同部位的观察值之间往往彼此不独立，存在一定的相关性，而且越是相邻的时间点或部位，数据之间的相关性越大。因此，这类资料的分析具有一定的特殊性。,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例1】慢性应激大鼠模型的中医证候研究，SD雄性大鼠32只，将体重接近的大鼠配成一个区组，共8个区组，然后将各区组的4只大鼠随机分配到各组：对照组不给药物，其余3组分别为四逆散组、逍遥散组和四君子汤组，分别给予不同的药物，一定时间后，观察大鼠血清皮质酮含量(nmol/L)，如表，分析4组大鼠血清皮质酮含量是否相同?体重对大鼠血清皮质酮含量是否有影响?,SPSS软件操作,第一步：建立“皮质酮含量”、“组别”、“区组”三个变量。对组别进行定义。,第二步：将32个数据及伴随的组别、区组依次录入SPSS，形成32行3列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“皮质酮含量”，固定因子处移入“组别”、“区组”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“组别”、“区组”移入右模型框。,第六步：设置两两比较。将组别选入两两比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第八步：完成，解读结果,结果解读2,组间F=195.958，p=0.000；区组间F=3.031，p=0.023。,结果解读3：组间两两比较,结果解读4：S-N-K,【例2】研究三菱羲术的抑癌作用，将致癌后的小白鼠40只分成10个区组，每个区组的4只小白鼠的条件相似，I组不加任何处理，II、III、IV组分别注射三棱羲术液0.5ml、1.0ml、1.5ml，一定时间后解剖小白鼠称其肿瘤重量，结果如表，试分析不同剂量的三棱获术液抑癌作用是否不同?,SPSS软件操作,第一步：建立“瘤重”、“组别”、“区组”三个变量。对组别进行定义。,第二步：将40个数据及伴随的组别、区组依次录入SPSS，形成40行3列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“瘤重”，固定因子处移入“组别”、“区组”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“组别”、“区组”移入右模型框。,第六步：设置两两比较。将组别选入两两比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第八步：完成，解读结果,结果解读2,组间F=12.131，p=0.000；区组间F=0.735，p=0.674。,结果解读3：组间两两比较,结果解读4：S-N-K,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例3】某医院肿瘤科拟通过小鼠移植瘤实验研究4种抗癌药物对4种瘤株的抑癌作用，16只小鼠，按窝别不同分为4个区组。试验结果以瘤重(g)为指标，瘤重减少越多，说明抗癌药物的抑瘤效果越好。按拉丁方设计进行实验，试分析。,ABCD代表4种不同的抗癌药,SPSS软件操作,第一步：建立“瘤株”、“区组”、“药物”、“瘤重”4个变量。对区组、药物进行定义。,第二步：将16个数据及伴随的瘤株、区组、药物依次录入SPSS，形成16行4列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“瘤重”，固定因子处移入“瘤株”、“药物”、“区组”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“瘤株”、“区组”、“药物”移入右模型框。,第六步：设置两两比较。将“药物”选入两两比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,药物间F=7.715，p=0.018；瘤株间F=2.483，p=0.158；区组间F=14.169，p=0.000。,第八步：完成，解读结果,结果解读2：药物两两比较,结果解读2：药物两两比较,结果解读3：瘤株两两比较,结果解读3：瘤株两两比较,结果解读4：区组两两比较,结果解读4：区组两两比较,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例4】某中医院研究中药复方(A药)治疗高血压的疗效，以传统的抗高血压药卡托普利(B药)作对照。同时还考虑个体差异与给药A、B顺序对收缩压的影响。通过交叉设计进行临床研究，记录患者服用A、B两种药物结果见表，请分析A、B两药对收缩压的影响，以及给药A、B顺序对收缩压的影响。,SPSS软件操作,第一步：建立“患者编号”、“阶段”、“药物”、“收缩压”四个变量。对“药物”进行定义。,第二步：将40个数据及伴随的患者编号、阶段、药物依次录入SPSS，形成40行4列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“收缩压”，固定因子处移入“患者编号”、“阶段”、“药物”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“患者编号”、“阶段”、“药物”移入右模型框。,第六步：设置两两比较。将“药物”选入两两比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,阶段F=0.313，p=0.583；（药物顺序与疗效无关）药物间F=0.522，p=0.479；（功效相当）患者间F=2.537，p=0.027。,第八步：完成，解读结果,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例5】按2X2析因设计进行临床研究，把20名胃癌患者随机分到各实验组，治疗3个月后，应用胃癌患者QOL的测评量表评价方法，以总分评定A、B两种中药配合抗癌药物治疗胃癌患者的生存质量，结果如下表。试分析A、B两药的治疗效果，以及A、B两药间是否存在交互作用?,SPSS软件操作,第一步：建立“A药”、“组B药”、“总分”三个变量。对A药、B药进行定义。,第二步：将20个数据及伴随的A药、B药的使用情况依次录入SPSS，形成20行3列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“总分”，固定因子处移入“A药”、“B药”。,第五步：在单变量：模型对话框中，选择设定，将A药、B药、A药*B药移入模型框中。,第六步：设置选项。显示均值里将A药、B药、A药*B药选入。勾上“描述统计”。,结果解读1,A药有抗胃癌作用，B药有抗胃癌作用，两药同时用抗胃癌作用更好（协同作用）。,第七步：完成，解读结果,【例6】某研究所按2X2X2析因设计探讨某中药治疗贫血的疗效，设计3个研究因素，第一个因素为药物(A)，有2水平，分别为“中药+一般疗法(实验组)”和“一般疗法(对照组)”；第二个因素为时间(B)，有2水平，分别为给药后30min和给药后60min；第三个因素为器官(C)，有2水平，分别为血清和肝脏。将40只小鼠随机分为8组(2X2X2种组合)，每组5只，观察小鼠铁的浓度(mg/g)，结果见表，试进行析因设计的方差分析。,SPSS软件操作,第一步：建立“A”、”B”、“C”、“铁浓度”4个变量。对“A”、“B”、“C”进行定义。,第二步：将40个数据及伴随的3个因素依次录入SPSS，形成40行4列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“铁浓度”，固定因子处移入“药物”、“时间”、“器官”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“A”、“B”、“C”、“A*B”、“A*C”、“B*C”、“A*B*C”移入右模型框。,第六步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第七步：完成，解读结果,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例7】在某中药浸膏制备工艺的研究中，确定的实验因素水平如表所示。选用正交表L8(27)，实验结果以氨基酸含量为指标，越大越好。实验方案及结果如表所示。进行方差分析，确定最优方案。,SPSS软件操作,第一步：建立“A”、“B”、“AB”、“C”、“Y”5个变量。,第二步：将8个数据及伴随的正交表依次录入SPSS，形成8行5列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“皮质酮含量”，固定因子处移入“组别”、“区组”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“A”、“B”、“AB”、“C”正交表移入右模型框。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第八步：完成，解读结果,【例8】某研究拟通过君臣佐使配伍原理采用正交实验探索中药对小鼠急性出血性贫血模型的补血作用。实验因素水平如表所示，实验结果以血红蛋白为效应指标。选用正交表L9(34)。实验方案及结果如表所示。进行方差分析，确定最优组合和最优剂量。,SPSS软件操作,第一步：建立“A”、”B”、“C”、“D”、“血红蛋白”5个变量。,第二步：将45个数据及伴随的其他特征录入SPSS，形成45行5列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型单变量,第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入“血红蛋白”，固定因子处移入“A、B、C、D”。,第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中，选定“设定”后，将“组别”、“区组”移入右模型框。,第六步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第八步：完成，解读结果,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,【例9】观察某中药治疗活动期系统性红斑狼疮的疗效，12例患者分为治疗组和对照组，治疗组给予中药口服治疗，对照组给予安慰剂治疗，以中医证候积分为观察指标，观察12周，结果见表，分析此中药的治疗效果。,SPSS软件操作,第一步：建立“组别”、“治疗前”、“第4周”、“第8周”、“第12周”5个变量。对组别进行定义。,第二步：将12组数据及伴随的组别依次录入SPSS，形成12行5列的数据集。,第三步：选择分析一般线性模型重复度量,第四步：在重复度量，对话框中，因子下方级别数处写“4”，移入右侧。,第五步：点击定义。在重复度量对话框中，群体内部变量里依次定义治疗前、第4周、第8周、第12周。将组别移入因子列表。,第六步：设置模型。在群体内模型处移入因子1，在群体间模型中移入“组别”。,第七步：设置选项。勾上“描述统计”。,结果解读1,第八步：完成，解读结果,结果解读2：球形检验,结果解读3：主体内效应的检验,结果解读4：主体间效应的检验,多因素方差分析,随机区组设计的方差分析拉丁方设计的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析正交设计的方差分析重复测量资料的方差分析协方差分析,在实际工作中，有时对指标有影响的其他因素很难控制，这样就有了处理因素以外的因素对观察指标产生了影响。这种扣除或均衡不可控因素影响的方法叫协方差分析。,【例10】在中药降压宁的临床试验中，得资料见表，用治疗前数值作协变量，比较试验组与对照组治疗后舒张压的差异。,SPSS软件操作,第一步：建立“用药前”、“用药后”、“组别”三个变量。,第二步：将30对用药前后数据数据及其伴随的组别依次录入SPSS，形成30行