重复测量设计资料的方差分析SPSS操作

1、重复测量设计资料的方差分析SPSS操作重复测量方差分析的基本概述：被试对象在接受不同处理后，对同一因变量 （测试指标）在不同时点上进行多次测量所得的资料，称为重复测量资料。这里 的重复并不是单一的反复，而是在多个时点上的测量。这种资料的特点是其定量观测指标的数值会随着时间的变化而发生动态变 化，并且各时点上的数值是不满足相互独立的假设的。因此不能用方差分析的方 法直接进行处理。如果在期初、期中、期末分别测量学生的电脑能力，则这是单变量重复测量 问题。如果分别在三个时期测量学生的电脑和数学成绩，则是多变量重复测量的 问题。重复测量资料的方差分析需满足的前提条件：1、一般方差分析的正态性和方差齐性

2、检验。2、协方差矩阵的球形对称性或者复合对称性；需要进行球形检验，检验对 称性。原假设：协方差满足球形对称。当拒绝球形假设时，结果中还有 其他表可以检验，见例题中的分析。被试对象1处理1测量时间1234.m21 TOC o 1-5 h z N11N1+12N22例：为研究新减肥药和现有减肥药的效果是否不同，以及肥胖者在服药后不 同时间体重的变化情况，将40名体重指标BMIF27的肥胖者随机分为两组，一 组用新药，另一组用现有减肥药；坚持服药6个月，期间禁止使用任何影响体重 的药物，而且被试对象行为、饮食、运动与服药前平衡期保持一致；分别测得0周、8周、16周、24周的体重资料；试对其进行方差分

3、析。Spss数据格式片段如下:剂型服药。周服药8周服药16周服药24周184.4082.2082 2083.001105 00100 8097.4096.60163.8062.0061.6060 40186.2085.5083 0081 80175.6073.4074 0073.00161.2060 4060.8060 20167.8066.0063.4063.60264.4061 4061.8062.00291 0088.4087.4089.6C276 0076.2072.8071.60271 0072.0069.8068.40269.4066.6062.8060.80289.9087.40

4、92.6095.60266.8063.6062.6061.601、正态性和方差齐性检验对4个不同时点上的体重变量进行检验正毒性橙验剂型Kolmogorov-Smirnov3Shapiro-Wilk统计量Sig.统计星dfSig.服药。周12.129.1852020.200.070.913.8892020.074.026服药3周1.13020.其/.92320.1122.17720.102.89320.033服药1E周1.13520.20015.90920.0622.19720.040.90720.057服药叫周1.12320.2UU.91920.0952.13620.20015.92120.1

5、05a. Lilliefors显著水平修正*这是度实显著水平的下限使用科莫格洛夫一斯米诺夫检验只要16周第二种处理不显著，其他都显 著不为0.可认为正态性假设基本成立。方差寄性秋验Levene统计 是df1df2Sig.服药口周基于均值.977138.329基于中值.765138.387基于中值和带有调整后的.765136.110.387df基于修整均值.965133.332服药8周基于均值1.029133.317基于中值1.094138.302基于中值和带有调整后的1.094132.319.303df基于修整均值1.069138.308服药16周基于均值.828138.368基于中值.824

6、138.370基于中值和带有调整后的.824135.991.370df基于修整均值.676133.416服药叫周基于均值.370133.547基于中值.351133.557基于中值和带有调整后的.351137.946.557df基于修整均值.263133.611方差齐性检验的levene统计量一致认为方差齐性成立。2、2、球形检验和方差分析AnalyzeGLM repeated measures童里复度安堂回子童里复度安堂回子S3注意:上图需定义的是内因子时间，而非主体间因子剂型。因为要考虑药品和时间的交互效应，所以在模型中选择一下。3、结果：主体内0子度量:MEASURE时间因变量1服药口周

7、2服药8周3服药1 6周4服药W周主体间因子N剂型 120220主体内效应Mauchly 的 W主体内效应Mauchly 的 W近似卡方dfEpsilon3Greenhouse- GeisserHuynh-Feldt下限时间.09835.13351 .000).436.457.333度量:MEASURE_1检验零假设，即标准正交转换因变星的误差协方差矩阵与5箪位矩阵成比例*可用于调整显著性平均榆验的自由度*在主体内效应榆验表格中显示修正后的榆验*设计：截距+剂型主体内设计:时间球形检验结果表明，在以下分析中，要么采用多元方差分析结果(multivariate tests)，要么采用校正自由的F

8、检验。方差分析结果如下:主体内设计:时间Multivariate tests主体内设计:时间效应值F假设df误差dfSig.时间Fillai的跟踪.71530.035a3.00036.000.000Wilks 的 Lambda.28530.035a3.00036.000.000Hotelling的跟踪2.50330.03533.00036.000.000Roy的最大根2.50330.03533.00036.000.000时间*剂型 Fill的跟踪.043,541a3.00036.000.657Wilks 的 Lambda.957,541a3.00036.000.657Hotelling的跟踪.

9、045,541a3.00036.000.657Roy的最大根.045,541a3.00036.000.657a.精确统计量b.设计：截距+剂型上面的multivariate tests能否被用来解释方差分析的结果取决于球形检验 的结果，由于球形检验的结果拒绝了球形对称的原假设，因此，可以用 multivariate tests来解释本例的方差分析。从上表中看出：四种检验方法下，时间因素对体重的影响有显著意义，说 明不同时间点测试的体重至少在两个时点上是不同的；交互作用对体重影 响不显著。Test of within subjects effects度量:MEASURE主体内效应的检验源川型平方

10、和df均方FSig.时间采用的球形度384.5303128.17728.213.000Greenhouse-Geisser334.5301.300293.89723.213.000Huynh-Feldt334.5301.372280.30123.213.000下限384.5301.000384.53028.213.000时间*剂型采用的球形度2.1943.731.161.922Greenhouse-Geisser2.1941.3001.677.161.757Huynh-Feldt2.1941.3721.599.161.763下限2.1941.0002.194.161.691误差时间）采用的球形

11、度517.9261144.543Greenhouse-Geisser517.92649.71910.417Huynh-Feldt517.92652.1309.935下限517.92638.00013.630此表为组内效应检验，由于前面球形检验不接受球形对称的原假设，所以 第一种sphericity assumed方法不能用，需要用下面三种检验方法，分别是 green house huynh feldt 以及 lower bound；所以在球形检验不成立时，需要看Multivariate tests或者Test of within subjects effects两个表来看分析结果。主体内对比的

12、松验度量:MEASUREJ源时间III型平方和df均方FSig.时间线性362.8321362.83231.499.000二次21.609121.60917.563.000三次.0391.039.045.334时间*剂型线性1.24011.240.108.744二次.5761.576.468.498三次.3701.370.421.520误差闵间）线性4377763011.520二次46.755381.230三次33.39538.879主体间效应的松验度量:MEASURE 1转换的变星:平均蔺源III型平方和df均方FSig.截距860424.8891360424.8892484.877.000剂型5.92915.929.017.897误差1 3150.05233346.265主体间效应检验即组间效应检验表；此表检验不同剂型间的效果有无差 异，从表中看出，剂型的检验P值0.8970.05，所以接受组间（不同剂型 间）的效果是无差别的，即不同剂型的减肥结果没有显著性差异。主体内对比检验（组内对比检验），即对不同剂型内部重复测量的变化趋 势进行检验，检验