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,五次测量的均数图,结论 不同麻醉诱导方法存在组间差别;患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同,其中A组不同诱导时相收缩压较为稳定。,