方差分析(重复测量资料spss实现)

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1、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，g≥1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，m≥2特例：g＝1，单组重复测量资料m＝2，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）

2、。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：P27112-3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

3、者收缩压数据如下：对象内Mk对象间Bjg＝3m＝5n＝5AiTij建立假设H0：H1：α=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α=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

4、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

5、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

6、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。