应用统计学多元方差分析与重复测量方差分析

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1、多元方差分析与重复测量方差分析多元方差分析例1将某班的学生按班级随机分成两组,一组施以素质教育,另一组仍用传统的应试教育,考察某次摸底考试的两种教育模型对学生成绩(如语文、数学、外语、体育等)的影响。很容易想到的分析方法是对两组学生各科成绩进行t检验,分别计算各门课程的t值、p值,回答素质教育是否降低学生的单科成绩,如语文、数学成绩等,但很可能出现的结果是:某一(几)门课程成绩检验结果p<0.05,而其他的课程成绩检验结果p>0.05。这种分析方法有以下几个缺点:1.检验效率低2.犯一类错误的概率增大3.一元分析结果不一致时,难以下一个综合

2、结论4.忽略了变量间相关关系对这一类资料进行分析有两种思路:1.因子分析:先对因变量中蕴含的信息进行浓缩,然后再对提取出的公因子进行后续的分析。2.多元方差分析多元方差分析与一个反应变量的方差分析相似,都是将反应变量的变异分解成为两部分:一部分为两组间变异(组别因素的效应),一部分为组内变异(随机误差)。然后对这两部分变异进行进行比较,看是否组间变异大于组内变异。不同的是,后者都是对组间均方与组内均方进行比较,而前者是对组间方差协方差矩阵与组内方差协方差矩阵进行比较。多元方差分析的基本思想各因变量服从多元正态分布:只要一个反就变量不服从正态

3、分布,则这几个反应变量的联合分布肯定不服从多元正态分布。各观察对象之间相互独立。各组观察对象反应变量的方差协方差矩阵相等。反应变量间的确存在一定的关系,这可以从专业或研究目的角度予以判断。多元方差分析对资料的要求通过菜单:GLM过程通过编程:MANOVA过程区别:对分类变量进行参数估计时应用的矩阵不同GLM过程采用的类似产生哑变量的形式,以某一水平为参照水平,其他水平与参照水平进行比较,即Indicator对比(IndicatorContrast)或Simple对比(SimpleContrast)。MANOVA过程各水平与各水平的平均值进行

4、比较,即Deviation对比(DeviationContrast)。SPSS中的实现方式例1为了考查素质教育是否会导致学生成绩降低,某校对初中二年级两个班各20名学生分析施以素质教育和传统(应试)教育模式教学,在一次模拟考试中收集了两个班级学生的语文、数学、英语的考试成绩,试做统计分析(数据见manova.sav)。分析实例Multivariate过程Multivariate过程方差齐性检验Multivariate过程分析结果(1)组间变量组间变量(Between-SubjectsFactors)为教育方式,各自变量取值水平对应的频数分别

5、为50、50Multivariate过程对教育方式的统计学检验结果为p=0.334,说明两种教育方式学生考试成绩差别没有统计学意义,也就是说实施素质教育的学生没有因为提高个人素质而荒废学业。分析结果(2)多元方差分析结果Multivariate过程分析结果(3)一元方差分析结果Multivariate过程多元方差分析对于资料的正态性影响较稳健,而对于各组方差协方差阵是否齐性较为敏感,上表为对于各组间协方差阵是否为齐性的Box检验,Box检验统计量=1.731,经过变换计算后F=0.986,p=0.433,说明两组学生间的总体方差协方差相等。

6、分析结果(4)Box检验Multivariate过程这是按照自变量的取值水平组合,考察每个反应变量在不同的水平组合间的方差是否齐性的Levene’s检验方差齐性检验结果,结果表明3个变量的方差均齐。分析结果(5)Levene’s检验Multivariate过程重复测量的方差分析重复测量的资料:在日常研究中常需对一个观察单位重复进行多次测量,这样所获得的资料称之为重复测量资料。对于观察单位的定义不同,重复进行观察的方式不同,重复测量的资料也有着形形色色的表现。一般来说,研究设计中考虑以下问题时应采用重复测量设计:研究主要目的之一是考察某在不同

7、时间的变化情况。研究个体间变异很大,应用普通研究设计的方差分析时,方差分析表中的误差项值将很大,即计算F值时的分母很大,对反应变量有作用的因素常难以识别。有的研究中研究对象很难征募到足够多的数量,此时可考虑对所征募到的对象在不同条件下的反应进行测量。重复测量的方差分析基本原理基本思想:仍然应用方差分析的基本思想,将反应变量的变异分解成以下四个部分:研究对象内的变异(即测量时间点或测量条件下的效应)、研究对象间的变异(即处理因素效应)、上述两者的交互作用、随机误差变异。因素:受试者内因素------用于区分重复测量次数的变量受试者间因素---

8、-在重复测量时保持恒定的因素分析目的:一是分析受试者间因素的作用;二是考察随着测量次数的增加,测量指标是如何发生变化的,以及分组因素的作用是否会随时间发生,即是否和时间存在交互作

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