spss析因设计PPT课件.ppt

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1、第11章多因素实验的方差分析.方法：方差分析（F检验）目的：研究多个（包括两个）处理因素对试验对象的试验指标的作用资料：处理因素分几个水平（非定量），试验指标定量结果：应用：.FactorialdesignANOVA析因设计的方差分析.一、析因设计二、析因设计的方差分析（一）两因素两水平（二）两因素三水平（三）三因素多水平.实例1：甲乙两药治疗高胆固醇血症的疗效（胆固醇降低值mg％），问①甲乙两药是否有降低胆固醇的作用？②两种药间有无交互作用完全随机的两因素2×2析因设计甲药乙药用不用用645678448042不用2816312523

2、18.实例2：小鼠种别A、体重B和性别C对皮内移植SRS瘤细胞生长特征影响的结果（肿瘤体积cm3）问①A、B、C各自的主效应如何？②三者间有无交互作用？完全随机的三因素2×2×2析因设计.实例3：研究小鼠在不同注射剂量和不同注射频次下药剂ACTH对尿总酸度的影响。问①A、B各自的主效应如何？②二者间有无交互作用？随机配伍的两因素3×2析因设计.显著特征每个处理是各因素各水平的一种组合，总处理数为各因素各水平的全面组合数，即各因素各水平数的乘积。如两因素析因设计，设A因素有I个水平，B因素有J个水平，则总处理数G=I×J。在三个因素的析因设计

3、中，若各因素水平为I、J、K，则总处理数G=I×J×K。要求各个处理组内的实验单位数相等（便于手工计算）且每组至少有两个实验单位，否则无法分析因素间的交互作用，故总的实验单位数至少为2G。.2.实验设计各因素各水平的全面组合设有k个因素，每个因素有L1,L2,…,Lk个水平，那么共有g=L1×L2×…×Lk个处理组。例如有三个因素，分别是A，B，C。A因素有2水平，B因素有3水平，C因素有2水平，则处理组g=2×3×2=12个确定了处理组数后，将实验对象分配到各组的方法可以采用完全随机设计、随机区组设计或拉丁方设计.析因设计(Factori

4、alDesign)是一种多因素多水平交叉分组进行全面试验的设计方法。它可以研究两个或两个以上因素多个水平的效应。在析因设计中，研究因素的所有可能的水平组合都能被研究到。例如4个因素同时进行实验，每个因素取两个水平，实验的总组合数为24=16；如果水平为3，则有34=81种组合数。即是这81种组合均进行实验。所以析因设计可以分析观测指标与研究因素间的复杂关系，包括各因素间的交互作用(Interaction)。.3.析因设计的特点2个以上（处理）因素（factor）（分类变量）2个以上水平（level）2个以上重复（repeat）每次试验涉及全

5、部因素,即因素同时施加观察指标（观测值）为计量资料（独立、正态、等方差）.4.析因设计的有关术语单独效应（simpleeffects）：其它因素（factor）的水平（level）固定为某一值时，某一因素的效应。即其他因素的水平固定时，同一因素不同水平间的差别。主效应（maineffects）：某因素各单独效应的平均效应。某一因素各水平间的平均差别。交互作用（Interaction）：某一因素的各个单独效应随着另一因素变化而变化的情况。（如一级交互作用AB、二级交互作用ABC…）.如果不存在交互效应，则只需考虑各因素的主效应。在方差分析中，

6、如果存在交互效应，解释结果时，要逐一分析各因素的单独效应，找出最优搭配。在两因素析因设计时，只需考虑一阶交互效应。三因素以上时，除一阶交互效应外，还需考虑二阶、三阶等高阶交互效应，解释将更复杂。(A+B)=A+B+AB(A+B+C)=A+B+C+AB+AC+BC+ABC.5.析因设计的优缺点优点：比单处理因素设计能提供更多的试验信息，可用来分析全部因素主效应，以及因素间各级的交互作用，在医学上可用于筛选最佳治疗方案、药物配方、实验条件等研究。缺点：当因素增加时，实验组数呈几何倍数增加，所需试验的次数很多。不但计算复杂，而且给众多交互作用的解

7、释带来困难。因此，当因素及水平数较多时，一般不采用完全交叉分组的析因设计，而采用正交设计。.（一）两因素两水平（2×2）完全随机析因设计的方差分析.A缝合方法外膜缝合（a1）束膜缝合（a2）合计B缝合后时间1月b12月b21月b12月b210301050103020504070307050605060103030302444285212022014026074044001120048001440034800例11-1：研究不同缝合方法及缝合后时间对家兔轴突通过率（％）的影响，问①两种缝合方法间有无差别？缝合后时间长短间有无差别？②两者间有

8、无交互作用.A因素（2水平）缝合方法B因素（2水平）缝合后时间缝合后1月b1缝合后2月b2外膜缝合a124（a1b1）44（a1b2）束膜缝合a228（a2b1）52（a2b2）