重复测量资料的方差分析.ppt

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1、重复测量资料的统计分析StatisticalAnalysisofRepeatedMeasuresData内容提要1重复测量资料的统计问题2综合指标分析（SMA）3一般线形模型（GLM）4多元方差分析（MANOVA）5实例分析EndExit1重复测量资料的统计问题1.1资料举例1.2重复测量资料的特点1.3.1常见分析方法的不妥a1.3.2常见分析方法的不妥bback1.1资料举例Back1.2重复测量资料的特点独立性条件一般不能满足某观察指标(某变量)在个体与个体之间、或同一个体的每次观察之间不独立或不完全独立。为什

2、么非独立性资料不能使用常规的统计方法？Back1.3.1常见分析方法的不妥a分别比较各时点试验组与对照组的差别；事先先作t检验以比较同质性，然后各时点分别用各组“指标的变化值”作t检验以比较该指标在两组的变化是否相同缺点：孤立地看待各时点的观察值，没有充分利用观察对象在不同观察时点间的内在联系，因而降低了检验效能(power)Back1.3.2常见分析方法的不妥b将n个患者的k次不同观察作因变量，样本含量为nk，拟合线性(或广义线性)模型。缺点：忽略了观察对象在不同观察时点间的内部相关性而误将其看作独立样本，从而增加

3、I型误差。由于同一观察对象在k个不同观察时点间的相关性，其k个观察值间存在共性，它们所提供的信息不及k个独立的来自不同个体的观察值所提供的信息，且内部相关性越大，其信息量越少。Back2综合指标的分析为了躲避重复测量值间的相关性，设法采用少数独立的综合指标来概括每个个体多个时间点的测量值，然后采用t检验、方差分析或U检验等单变量方法比较各组的差异。这种方法称为综合指标法（summarymeasuresapproach）。根据个体测量值随时间变化的趋势可将重复测量资料分为有峰型与生长型。根据不同的趋势和所关心的问题选择

4、综合指标。Back有峰型time.512345681216020040060080010001200Back生长型Back重复测量资料综合指标的选择数据类型待考察的问题综合指标有峰型不同处理组间总的反应有无差别？均数（等时间间隔）；曲线下面积（时间间隔不等）有峰型不同处理组间最大（最小）反应有无差别？最大（最小）值有峰型不同处理组间达到最大（最小）反应的时间有无差别？达到最大（最小）反应的时间生长型不同处理组间反应变量对时间的变化率是否相等？回归系数生长型不同处理组间最终的结果是否相等？效应变量的最终值、最末与最初值

5、之差、最末与最初值间的变化率生长型不同处理组间反应速度是否相等？效应变量达到某一特定值（如基线的特定倍数值）所需时间Back重复测量资料的方差分析可选GLM多元方差分析协方差检验矩阵球形检验(检验Huynh-Feldt条件)Huynh-Feldt条件:协方差阵主对角元相等(等方差),非主对角元相等(协方差相等).t检验的方差不齐,矫正自由度!当满足Huynh-Feldt条件时,多元方差分析和一元方差分析结果一致.否则对进行校正.时间趋势拟合组间效应分析5实例分析--注意瞬脱研究研究设计目的：调查不同人群注意瞬脱情况(

6、心理学,注意力在很短的时间里转移,发生在几个毫秒)对象：4个目标人群方法和指标：给予目标刺激（t）及随后8个时间点的后续刺激（P1~P8），测验被试的正确应答率问题：不同人群的平均水平是否有差异？不同人群在时间趋势上有无差异？数据n=134结果MANOVA球形检验组内效应(被试内效应)组内效应拟合组间效应MarginalMeansBack