多个均数比较的方差分析

#3．主要结果及解释和表达：(1)图8-14给出了本例设计介绍，共有两个影响因素。区组因素和处理因素，其中区组因素有5个水平，每个区组有3个观察对象；处理因素分3个水平，分别表示A药、B药、C药；(2)图8-15给出了随机区组设计方差分析的主要结果，药物因素对小白鼠肉瘤重量有影响，F值=11.937,P=0.004v0.05，区组因素对小白鼠肉瘤重量有影响，F值=5.978,P=0.016v0.05；如果要进一步了解3种药物组间的差别以及区组间的差别，请用户自行进行多重比较，操作步骤同第二节；(3)图8-16给出了3个药物组的统计描述内容，包括均数、标准误和95%的置信区间。第四节拉丁方设计资料的方差分析拉丁方设计(Latinsquaredesign)是在随机区组设计的基础上发展起来一种特殊的三因素试验设计方法，它要求：①必须是三因素试验，并且三个因素的水平数相同；②行间、列间、处理间均无交互作用；③各行、列、处理的方差齐同。可以安排一个已知的对试验结果有影响的非处理因素，增加了均衡性，减少了误差，提高了效率。例8-3比较甲、乙、丙、丁、戊、己6种药物给家兔注射后产生的皮肤疱疹大小(mm2),研究者选用6只家兔、并在每只家兔的6个不同部位进行注射，试验结果见表8-3。试做拉丁方设计的方差分析。表8-3拉丁方设计试验结果(皮肤疱疹大小，mm2)家兔编号(行区组)注射部位编号(列区组)1234561A(73)B(75)C(67)E(61)D(69)F(79)2B(83)A(81)E(99)F(82)C(85)D(87)3E(73)D(60)F(73)C(77)B(68)A(74)4F(58)C(64)B(64)D(71)A(77)E(74)5C(64)F(62)D(64)A(81)E(85)B(71)6D(77)E(75)A(73)B(59)F(85)C(82)SPSS操作分析步骤：数据文件建立：本例需建立4个变量：(1)兔子编号(no):数值型，分别用1、2、3、4、5、6代替6只兔子；(2)注射部位编号(part):数值型，分别用1、2、3、4、5、6代替6个注射部位；(3)药物(drug):数值型，变量值定义：A=1；B=2；C=3；D=4；E=5；F=6；(4)皮肤疱疹大小(area):数值型，直接输入测量数值。建立数据文件“例08-03.sav”如图8-17所示。统计分析：(1)菜单选择AnalyzeGenerallinearModelUnivariate单击主菜单“Analyze”，出现下拉菜单；在下拉菜单中点击“GenerallinearModel”，弹出小菜单；在小菜单中寻找“Univariate...”并单击之，进入“Univariate”对话框，如图8-18所示。将结果变量area调入DependentVariable框中，变量no、part、drug调入FixedFactor框中，如图8-18所示。单击Model按键，出现Model窗口，选择自定模型(Custom)，考察变量no、part、drug的主效应，如图8-19所示。单击Option按键，出现Option窗口，选择显示变量drug的边际均数选项，如图8-20所示。点击“OK”键，即可输出结果。(2)SPSS程序TOC\o"1-5"\h\zI!'UNIANOVA!I1'实验结果BY行区组列区组处理组1I1i/METHOD=SSTYPE(3)/INTERCEPT=INCLUDE；ii；/EMMEANS=TABLES(处理组)COMPAREADJ(LSD):/CRITERIA=ALPHA(.O5)i/DESIGN=行区组列区组处理组.iLJ3.主要结果及^解释和表达：(_1)图8-21给出本例影响因素的水平数，共有3个影响因素,均为6各水平；(2)图8-22给出了拉丁方设计方差分析主要结果，家兔的不同对皮肤疱疹大小没有影响，F值=1.393,P=0.269>0.05；注射部位不同对皮肤疱疹大小有影响，F值=4.664,P=0.006<0.05；药物不同对皮肤疱疹大小没有影响，卩值=0.976,P=0.456>0.05；(3)图8-23给出了6种药物组的统计描述结果。第六节析因设计资料的方差分析析因试验设计(factorialexperimentaldesign)是将两个或多个处理因素的各个水平进行排列组合，交叉分组进行试验，用于分析各因素间的交互作用，比较各因素不同水平的平均效应和因素间的不同水平组合下的平均效应，寻找最佳组合。在析因试验设计的资料分析中，应先重点考察各因素间是否存在交互作用，因为当因素间存在明显的交互作用时，往往会掩盖主效应的显著性。例8-5观察A,B两种镇痛药物联合运用在产妇分娩时的镇痛效果。A药取3个剂量：l.Omg，2.5mg，5.0mg；B药也取3个剂量：5Pg，15Pg，30Pg。共9个处理组。将27名产妇随机等分为9组，每组3名产妇，记录每名产妇分娩时的镇痛时间，结果见表8-5。试分析A,B两药联合运用的镇痛效果。表8-5A,B两药联合运用的镇痛时间(min)A药物剂量B药物剂量5Pg15Pg30Pg105115751.0mg8010595658085751251352.5mg115130120809015085651805.0mg120120190125100160SPSS操作分析步骤：数据文件建立：本例需建立3个变量：(1)druga：数值型，变量值定义：1.0mg=1；2.5mg=2；5.0mg=3；(2)drugb：数值型，变量值定义：5微克=1；15微克=2；30微克=3；(3)阵痛时间y(min)：数值型，直接输入测量数值。建立数据文件“例08-05.sav”如图8-32所示。统计分析：(1)菜单选择AnalyzeGenerallinearModelUnivariate单击主菜单“Analyze”，出现下拉菜单；在下拉菜单中点击“GenerallinearModel”，弹出小菜单；在小菜单中寻找“Univariate...”并单击之，进入“Univariate”对话框，如图8-33所示。将结果变量镇痛时间y调入DependentVariable框中，变量druga、drugb调入FixedFactor框中，如图8-33所示。选择Model窗口的默认选项全模型(Fullfactorial),同时两个处理因素的主效应和交互作用，如图8-34所示。单击Plots按键，出现ProfilePlots窗口，分别将变量drug、drugb调入“HorizontalAxis”小窗口与“SeparateLines”小窗口，在单击Add键将其添加至大框中，规定软件输出变量druga与drugb的轮廓图，如图8-35所示。单击PostHoc...按键，出现多重比较窗口，选择S-N-K法分别对变量druga、drugb进行多重比较，如图8-36所示。单击Option按键，出现Option窗口，选择显示变量druga*drugb的边际均数选项以及方差齐性检验选项，如图8-37所示。返回“Univariate”主对话框，点击OK”键，即可输出结果。(2)SPSS程序；UNIANOVA1ITOC\o"1-5"\h\zyBYdrugadrugbi!/METHOD=SSTYPE(3):!i:/INTERCEPT=INCLUDE:/PLOT=PROFILE(druga*drugb)iI■i/EMMEANS=TABLES(druga)COMPAREADJ(LSD)-i/EMMEANS=TABLES(drugb)COMPAREADJ(LSD)-/PRINT=DESCRIPTIVE!I/CRITERIA=ALPHA(.O5)'/DESIGN=drugadrugbdruga*drugb.:3．主要结果及解释和表达：(1)图8-38、图8-39分别给出了本例影响因素水平数介绍和两因素组合下结果变量的统计描述结果；(2)图8-40给出了方差齐性检验结果，P=0.691>0,10,认为方差齐性条件得到了满足；(3)图8-41给出了方差分析的主要结果，A药不同剂量的镇痛效果不同，F=8.470,P=0.003v0.01,B药不同剂量的镇痛效果不同，F=9.050,P=0.002v0.01,A,B两药有交互作用，F=58.073,P=0.006v0.01，结合结果1可认为A药5.0mg和B药30g组合时，镇痛时间持续最长；(4)图8-42、图8-43分别给出了两因素S-N-K法多重比较结果。药物A的3个剂量组中，除2.5mg组与5.0mg组间疼痛时间没有差别外,其余任两组间均有差别；药物A的3个剂量组中，除5微克