第04章多个样本均数比较的方差分析(正式)

1多个样本均数比较的方差分析AnalysisofVariance华中科技大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系蒋红卫Email:JHWCCC@21CN.COM第4章2

用途

比较某实验(处理)因素不同水平样本均数间差别有无统计学意义，从而说明该实验因素某水平是否有作用的方法。种类根据实验因素的数量分为：

单因素方差分析

多因素(两因素及以上)方差分析方差分析由R.A.Fisher(英)首创，又称F检验

缩写：ANOVA3

RonaldAylmerFisher爵士（1890～1962）是现代统计学的奠基人之一。

他年青时在剑桥大学主修数学，研究误差理论、统计力学和量子理论。他对统计理论与方法的主要贡献：相关系数的抽样分布、方差分析、实验设计原则。4第一节方差分析的基本思想和应用条件5一、名词解释处理因素和水平研究者对研究对象人为地施加某种干预措施，称为处理因素(factor)或实验因素；处理因素所处的不同状态称为水平(level)。处理因素的水平数≥2，即实验的组数。6

三组运动员长跑后体温增加数(℃)

不饮水定量饮水不限量饮水

1.41.01.0处理因素：饮水方式水平数=37

单因素实验实验中的处理因素只有一个，这个处理因素包括g(g≥2)个水平，分析不同水平实验结果的差别是否有统计学意义。多因素实验实验中的处理因素≥2，各处理因素的水平≥2，分析各处理因素各水平的实验结果有无差别、有无交互作用。8研究一种降血脂新药的临床疗效研究对象：高血脂病人(120例)

处理因素：降血脂药物水平：服降血脂新药2.4g组服降血脂新药4.8g组服降血脂新药7.2g组安慰剂组试验效应：低密度脂蛋白测量值(mmol/L)单因素实验9安慰剂组3.534.594.342.66…2.59303.43102.91367.85降血脂新药2.4g组2.423.364.322.34…2.31302.7281.46233.00降血脂新药4.8g组2.862.282.392.28…1.68302.7080.94225.54降血脂新药7.2g组0.891.061.081.27…3.71301.9758.99132.13低密度脂蛋白测量值(mmol/L)分组

n

4个处理组低密度脂蛋白测量值

合计

1202.70324.30958.5210研究饲料中脂肪含量高低、蛋白含量高低对小鼠体重的影响研究对象：小白鼠处理因素：含脂肪饲料、含蛋白饲料水平：脂肪含量高低蛋白含量高低高低试验效应：小鼠体重增加量多因素实验11总变异组间变异组内变异二、方差分析的基本思想(单因素)根据资料设计的类型及研究目的，可将总变异分解为两个或多个部分，每个部分的变异可由某因素的作用来解释。通过比较可能由某因素所至的变异与随机误差，即可了解该因素对测定结果有无影响。12

三组运动员长跑后体温增加数(℃)

不饮水定量饮水不限量饮水

1.41.01.0Xij=μ+Ti+eiji=1,2,···,gj=1,2,···,n13组间离均差平方和(处理因素+随机误差)组内离均差平方和(随机误差)总离均差平方和sumofsquaresofdeviationsfrommean，SS1415meansquare，MS≥１16如果处理因素无作用：组间变异＝组内变异F=１

如果处理因素有作用：组间变异＞组内变异F＞１F界值表(附表3)

说明处理因素对实验结果有影响

单侧1718三、应用条件1.各样本是相互独立的随机样本；2.各样本数据均服从正态分布；3.相互比较的各样本的总体方差相等，即方差齐性(homogeneityofvariance)。1920

第二节

完全随机设计资料的方差分析21一、完全随机设计

completelyrandomdesign各组例数可以相等或不等甲处理（n1）乙处理（n2）丙处理（n3）试验对象（N）随机化分组22例为了研究一种降血脂新药的临床疗效,按统一纳入标准选择120名患者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组进行双盲试验。

完全随机设计分组结果随机数260873373204056930160905886958…220634序号241063915311413109108117…1675编号12345678910…119120

结果甲丁乙甲甲丁甲丁丁丁…甲丙

1~30甲31~60乙61~90丙91~120丁23安慰剂组3.534.594.342.66…2.59303.43102.91367.85降血脂新药2.4g组2.423.364.322.34…2.31302.7281.46233.00降血脂新药4.8g组2.862.282.392.28…1.68302.7080.94225.54降血脂新药7.2g组0.891.061.081.27…3.71301.9758.99132.13低密度脂蛋白测量值(mmol/L)分组

n

4个处理组低密度脂蛋白测量值

合计

1202.70324.30958.52Xij=μ+Ti+eij24二、变异分解总变异处理因素组间变异组内变异随机误差测量误差个体变异随机误差测量误差个体变异25完全随机设计资料方差分析公式变异来源SSMSF值

校正数:N－1总变异组间g－1组内N－g26三、分析步骤H0:1=2=3=4

H1:i不等或不全相等=0.05

2728方差分析表

变异来源SSMSFP

总82.10119

组间32.16310.7224.93＜0.01

组内49.941160.43

附表3结论:按=0.05水平，拒绝H0，接受H1，认为四组均数的差异有统计学意义，不同剂量药物对血脂中低密度脂蛋白降低有影响。29注意:当拒绝H0，接受H1，不能说明各组总体均数两两间都有差别，要进行多个均数间多重比较。

30第三节

随机区组设计资料的方差分析31又称配伍组设计是配对设计的扩大先按影响实验结果的非处理因素(如性别、体重、年龄、职业、病情、病程等)将受试对象配成区组，再分别将区组内的受试对象随机分配到各处理组或对照组。一、随机区组设计

randomizedblockdesign将区组间变异从组内变异中分离出来，减少了组内变异，提高了统计检验效率。32例：比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑瘤效果处理因素：抗癌药物（A、B、C）实验对象及例数：染肉瘤小白鼠15只实验效应：肉瘤重量控制因素：小白鼠体重实验设计：随机区组设计方法：将体重相近的3只小白鼠配为一个区组，共5个区组；在区组内随机分配处理因素。33

不同药物作用后小白鼠肉瘤重量(g)区组A药B药C药10.820.650.511.9820.730.540.231.5030.430.340.281.0540.410.210.310.9350.680.430.241.353.072.171.576.810.6140.4340.3140.4542.02071.05870.54513.6245Xij=μ+Ti+Bj+eij34例如何按随机区组设计，分配5个区组的15只小白鼠接受甲、乙、丙三种抗癌药物？5个区组小白鼠按随机区组设计分配结果区组号12345小白鼠随机数683526009953936128527005483456序号321132321231213123456789101112131415

结果丙乙甲甲丙乙丙乙甲乙丙甲乙甲丙35二、变异分解总变异处理因素处理间变异随机误差测量误差个体变异组内变异随机误差测量误差个体变异区组因素区组间变异随机误差测量误差个体变异36随机区组设计资料方差分析公式变异来源SSMSF值

N－1总变异处理间g－1误差(n-1)(g-1)区组间n－137三、分析步骤H0:1=2=3

H1:i不等或不全相等=0.05

38

3940方差分析表

变异来源SSMSFP

总0.532814

处理间0.228020.114011.88

＜0.01

区组间0.228440.05715.95

＜0.05

误差0.076480.0096结论:按=0.05水平，拒绝H0，接受H1，认为三组均数的差异有统计学意义，三种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑瘤效果有差别。41

变异来源SSMSFP

总0.532814

处理间0.228020.114011.88＜0.01

区组间0.228440.05715.95＜0.05

误差0.076480.0096区组间差别有统计学意义解释由于控制了区组因素(体重)，误差由0.0254减少到0.0096，提高了检验效率。

处理间0.228020.11404.49＜0.05

区组+误差0.3048120.0254

42第四节

拉丁方设计资料的方差分析43

设计方法研究目的非处理因素控制完全随机设计处理因素随机化分组平衡随机区组设计处理因素区组（行方向）可控制一个主要非处理因素拉丁方设计处理因素行与列方向可控制二个主要非处理因素一、拉丁方设计

latin-squaredesign44

拉丁方是用拉丁字母排列为K×K的方阵

K=处理因素水平数例：K=4

列

12341ABCD

行2BCDA3CDAB

4DABC45

行和列安排两个需控制的非处理因素拉丁字母个数代表处理因素水平数行数=列数=处理水平数处理的每个水平在行或列中只出现一次使用时应对基本拉丁方随机化

列

12341ABCD

行2BCDA3CDAB

4DABC

46研究目的：比较6种不同药物对家兔注射后产生的皮肤疱疹大小处理因素：药物处理因素水平：甲、乙、丙、丁、戊、己实验对象：家兔6只实验效应：皮肤疱疹大小控制因素1：不同受试对象(6只家兔)控制因素2：每只家兔不同注射部位(6个)47ABCDEFBAFEDCCDABFEDFEACBECBFADFEDCBA6×6基本拉丁方48

行变换：随机数220634725282

秩次213546

对调列变换：随机数272999726853

秩次126543

对调分配处理：药物甲乙丙丁戊己随机数355627092486

秩次453126

字母DECABF6×6基本拉丁方随机化

496×6基本拉丁方行与列随机对调家兔编号

注射部位编号（列区组）(行区组)1234561ABCEDF2BAEFCD3EDFCBA4FCBDAE5CFDAEB6DEABFC处理因素(药物)：ABCDEF50家兔编号

注射部位编号（列区组）(行区组)1234561A73B75C67E61D69F79

2B83A81E99F82C85D873E73D60F73C77B68A744F58C64B64D71A77E745C64F62D64A81E85B716D77E75A73B59F85C82处理因素(药物)：ABCDEFXijk=μ+Ti+Rj+Ck+eijk6种药物注射家兔后产生皮肤疱疹大小(mm2)51家兔注射部位编号编号

1234561A73B75C67E61D69F7942470.72B83A81E99F82C85D8751786.23E73D60F73C77B68A7442570.84F58C64B64D71A77E7440868.05C64F62D64A81E85B7142771.26D77E75A73B59F85C8245175.26种药物注射家兔后产生皮肤疱疹大小(mm2)合计Ci42841744043146946771.369.573.371.878.277.8药物DECABF合计Tk428467439459420439

71.377.873.276.570.073.2

合计Rj52二、变异分解总变异处理间变异不同药物随机误差随机误差行区组间变异不同家兔随机误差列区组间变异不同注射部位随机误差53拉丁方设计资料方差分析公式变异来源SSMSF值

N－1

总变异处理间g－1行区组g－1列区组g－1误差

(g-1)(g-2)54三、分析步骤55变异来源SSMSFP总变异3036.0035

药物间268.67553.730.98>0.05家兔间383.33576.671.39>0.05部位间1283.335256.674.66<0.01误差1100.672055.03方差分析表56结论：处理因素：按α=0.05水准，可以认为6种药物注射家兔后产生皮肤疱疹大小均数的差别无统计学意义。非处理因素：按α=0.05水准，认为6只家兔皮肤疱疹大小均数的差别无统计学意义。

6个注射部位皮肤疱疹大小均数的差别有统计学意义。57拉丁方设计的缺点实验设计要求行数=列数=处理水平数，该条件实际工作中一般不易满足。在处理的水平数较少时，试验的重复数较少(如3×3拉丁方设计，重复例数为3)，此时检验效率较低。58第五节

两阶段交叉设计资料的方差分析59一、两阶段交叉设计

Cross-overDesign60完全随机分组设计例：比较两种药物(试验药与对照药)疗效

试验组（n1）将N个受试对象随机分组对照组（n2）特点：每个受试对象接受一种处理，然后比较两组受试对象的试验效应。

61完全随机分组设计缺点1.完全随机分组设计组间非处理因素的分布不可能完全一致(特别是例数较少时)。2.处理因素的试验效应通过受试者反映，试验效应受个体差异影响。3.当非处理因素影响较大时，所需样本例数较多。62消除(减少)个体变异方法1.试验前后设计每个研究对象只接受一种处理2.配对(配伍)设计每个研究对象只接受一种处理3.交叉设计每个研究对象可接受两种处理63两阶段交叉设计模式

随机试验阶段分组ⅠⅡ

甲组（n1）甲药乙药

N

乙组（n2）乙药甲药64两阶段交叉设计优点1.每个试验对象先后接受两种处理，可成倍使用试验对象，例数少于完全随机分组设计。2.试验设计采用自身对照，可减少个体变异对试验效应的影响，试验结果较准确，统计检验效率高于完全随机分组设计。651.两阶段间常安排洗脱(washout)阶段，比完全随机分组设计试验时间长。2.两阶段间不能有延滞(carry-over)效应。即前一时期处理的效应不能延续到后一时期的处理效应上。3.多用于治疗慢性病药物(如安眠、降血压等)的疗效比较。两阶段交叉设计缺点66二、两阶段交叉设计举例1.完全随机设计安排受试对象例

用A、B两种闪烁液测定10名受试者血浆中3H-cGMP的交叉试验2.随机区组设计安排受试对象67随机数22191678039323155857秩号54391106287规定秩号奇数处理先A后B，偶数先B后A

12345678910受试对象编号受试对象编号阶段1阶段21AB2BA3AB4AB

68受试者阶段受试者合计编号ⅠⅡBi1A760B77015302B860A85517153A568B6021170

10B800A8031603阶段合计S1=7271S2=7370处理合计TA=7289TB=7352X=14641两种闪烁液测定血浆中3H-cGMP的交叉试验Xijk=μ+Ti+Oj+Sk+eijk69三、两阶段交叉设计数据的方差分析总变异A、B处理间变异受试者间变异Ⅰ、Ⅱ阶段间变异随机误差707172

方差分析表

变异来源DFSSMSFP

总变异19552194.95

AB处理间1198.45198.454.02>0.05ⅠⅡ阶段间1490.05490.059.92<0.05

受试者间9551111.4561234.611240.07<0.01

误差8395.0049.3873结论:1.还不能认为A与B两种闪烁液的测定结果有差别试验目的2.可认为测定阶段对测定结果有影响控制因素3.可认为各受试者的3H-cGMP值不同控制因素74单因素处理资料方差分析小结设计方法

总变异分解

完全随机处理间+随机误差随机区组处理间+区组间+随机误差拉丁方处理间+行间+列间+随机误差两阶段交叉处理间+受试者间+阶段间+随机误差不同设计的目的主要是减少随机误差，显示处理因素的作用。75第六节

多个样本均数间的多重比较两两比较当方差分析结果的处理因素间有统计学意义，只说明各总体均数不全相等；若了解各总体均数两两之间差别情况，需作多个样本均数间多重比较(MultipleComparison);分类事先计划好的多个试验组与一个对照组之间的比较，多个组与一个特定组间的比较或者特定组间的比较；（PlannedMultipleComparison）方差分析得到有差别的结论后多个组之间的相互比较的探索性研究（PostHoc）；77

目的方法

1.一对或几对在专业上有LSD-t检验特殊意义样本均数比较

2.各实验组与一个对照组Dunnett-t检验

样本均数多重比较

3.多个样本均数两两间的SNK-q检验

全面比较78多个样本均数间比较不能采用t检验，否则将增大犯1类错误概率。对某一资料中3组数据用t检验作两两比较比较组别检验水准不犯1型错误概率A组与B组=0.05（10.05）A组与C组=0.05（10.05）B组与C组=0.05

（10.05）3次均不犯1型错误概率为(10.05)3总的检验水准为α=1(10.05)3=0.1479一.LSD-t检验最小显著差异(leastsignificantdifference)t检验80

LSD-t检验与t检验异同

LSD-t检验t检验t界值表（附表2）t界值表（附表2）81例降血脂新药2.4g组与安慰剂组比较降血脂新药2.4g组安慰剂组82SPSS计算结果83二、Dunnett-t检验

由C.W.Dunnett于1955年提出84

Dunnett-t检验与t检验区别

Dunnett-t检验t检验Dunnett-t检验临界值表（附表5）t界值表（附表2）85例三个不同剂量降血脂新药组与安慰剂组比较

降血脂新药2.4g组安慰剂组86各实验组与安慰剂组比较组别Dunnett-t值P值安慰剂组3.432.4g组2.72－4.18＜0.014.8g组2.70－4.29＜0.017.2g组1.97－8.59＜0.0187三、SNK-q检验SNK(Student-Newman-Keuls)检验，亦称