方差分析（2）方差分析（2）1重復測量設計方法：重復測量的方差分析目的：推斷處理、時間、處理×時間對試驗對象的試驗指標的作用資料：處理因素分g個水平，每組隨機分配n個試驗對象，共ng個，g≥1時間因素分m個水平（m個時點），每個對象有m個時點上的測量值，共gnm個，m≥2特例：g＝1，單組重復測量資料

m＝2，前后重復測量資料重復測量設計方法：重復測量的方差分析2實驗操作方法重復測量數據的兩因素多水平設計，兩因素包括一個干預因素（A因素）和測量時間因素（B因素）；多水平指干預（A因素）有g（≥2）個水平，測量時間（B因素）有m（≥2）個水平（測量時間點）。隨機化分組采用完全隨機設計的分組方式，將gn個觀察對象隨機分配到g個處理組中。數據收集在m個時間點上進行，每一個觀察對象在完全相同的時間點上重復進行m次測量。實驗操作方法重復測量數據的兩因素多水平設計，兩因素包括一個干3表12-2數據的統計學分析問題計算前后測量數據的差值，上述數據即可轉化為完全隨機設計（兩組）的資料形式。一般情況下，針對前后測量數據差值的成組t檢驗方法是可取的，但應注意其應用條件，即方差齊性的問題。表12-2數據的統計學分析問題計算前后測量數據的差值，上述數4例題：P27112-3將手術要求基本相同的15名患者隨即分3組，分別采用A、B、C三種麻醉誘導方法。在T0、T1、T2、T3、T4五個時像測量患者收縮壓數據如下：例題：P27112-3將手術要求基本相同的15名患者隨5對象內Mk對象間Bjg＝3m＝5n＝5AiTij對象內Mk對象間Bjg＝3m＝5n＝5AiTi6建立假設H0：H1：α=0.05選擇統計方法：正態性處理因素的各處理水平的樣本個體之間是相互獨立的隨機樣本，其總體均數服從正態分布

方差齊性相互比較的各處理水平的總體方差相等，即具有方差齊同；

各時間點組成的協方差陣具有球形性特征。

計算統計量(由計算機完成)結論：按照α=0.05/0.01的檢驗水準，拒絕/尚不能拒絕H0，……差異有/無統計學意義(統計學結論)，建立假設7重復測量設計資料的統計分析方法對于重復測量數據（臨床上常稱縱向監測數據），實質上每個受試對象的觀察結果是多次重復測量結果的連線，統計分析的目的是比較這些連線變化趨勢的特征。重復測量試驗數據的方差分析需要考慮兩個因素，一是處理分組，二是測量時間。可采用的統計分析方法：1.多元方差分析方法2.重復測量數據的方差分析重復測量設計資料的統計分析方法對于重復測量數據（臨床上常稱縱8變異分解思路重復測量數據的變異由兩大部分組成。一是觀察對象間差異，二是重復測量間差異。觀察對象間差異包括處理組間差異和觀察對象個體間變異兩部分；重復測量間差異包括測量時間之間差異、處理與測量時間的交互作用和組內誤差三個部分。因此，重復測量數據的總變異可分解為處理組、測量時間、處理組與測量時間的交互作用、觀察對象間隨機誤差以及重復測量誤差等五個部分。變異分解思路重復測量數據的變異由兩大部分組成。一是觀察對象間9方差分析(重復測量資料spss實現)課件10方差分析(重復測量資料spss實現)課件11方差分析(重復測量資料spss實現)課件12定義重復測量的變量名重復測量的模型，應變量被重復測量了幾次，分別存放在幾個變量中，所以我們這里要自行定義應變量定義重復測量次數添加、修改和刪除重復測量的變量定義嵌套的重復測量變量定義重復測量的變量名重復測量的模型，應變量被重復測量了幾次，13對象內變量對象間變量對象內變量對象間變量14五次重復測量的變量名分組變量情況五次重復測量的變量名分組變量情況15對組內變量以及它和分組變量交互作用的多元方差分析四種多元檢驗方法對組內變量以及它和分組變量交互作用的多元方差分析四種多元檢驗16球形檢驗結果滿足球對稱假設需校正時的三種校正系數僅供參考，后面的檢驗結果已自動進行了校正球形檢驗結果滿足球對稱假設需校正時的三種校正系數17組內因素一元方差分析檢驗結果球對稱假設成立組內因素一元方差分析檢驗結果球對稱假設成立18各重復測量間變化趨勢的分析不滿足任何一種直線或曲線趨勢各重復測量間變化趨勢的分析不滿足任何一種直線或曲線趨勢19組間效應的方法分析結果組間比較存在差異組間效應的方法分析結果組間比較存在差異20五次測量的均數圖五次測量的均數圖21結論不同麻醉誘導方法存在組間差別；患者的收縮壓在不同的誘導方法下不同誘導時相變化的趨勢不同，其中A組不同誘導時相收縮壓較為穩定。結論不同麻醉誘導方法存在組間差別；患者的收縮壓在不同的誘22方差分析（2）方差分析（2）23重復測量設計方法：重復測量的方差分析目的：推斷處理、時間、處理×時間對試驗對象的試驗指標的作用資料：處理因素分g個水平，每組隨機分配n個試驗對象，共ng個，g≥1時間因素分m個水平（m個時點），每個對象有m個時點上的測量值，共gnm個，m≥2特例：g＝1，單組重復測量資料

m＝2，前后重復測量資料重復測量設計方法：重復測量的方差分析24實驗操作方法重復測量數據的兩因素多水平設計，兩因素包括一個干預因素（A因素）和測量時間因素（B因素）；多水平指干預（A因素）有g（≥2）個水平，測量時間（B因素）有m（≥2）個水平（測量時間點）。隨機化分組采用完全隨機設計的分組方式，將gn個觀察對象隨機分配到g個處理組中。數據收集在m個時間點上進行，每一個觀察對象在完全相同的時間點上重復進行m次測量。實驗操作方法重復測量數據的兩因素多水平設計，兩因素包括一個干25表12-2數據的統計學分析問題計算前后測量數據的差值，上述數據即可轉化為完全隨機設計（兩組）的資料形式。一般情況下，針對前后測量數據差值的成組t檢驗方法是可取的，但應注意其應用條件，即方差齊性的問題。表12-2數據的統計學分析問題計算前后測量數據的差值，上述數26例題：P27112-3將手術要求基本相同的15名患者隨即分3組，分別采用A、B、C三種麻醉誘導方法。在T0、T1、T2、T3、T4五個時像測量患者收縮壓數據如下：例題：P27112-3將手術要求基本相同的15名患者隨27對象內Mk對象間Bjg＝3m＝5n＝5AiTij對象內Mk對象間Bjg＝3m＝5n＝5AiTi28建立假設H0：H1：α=0.05選擇統計方法：正態性處理因素的各處理水平的樣本個體之間是相互獨立的隨機樣本，其總體均數服從正態分布

方差齊性相互比較的各處理水平的總體方差相等，即具有方差齊同；

各時間點組成的協方差陣具有球形性特征。

計算統計量(由計算機完成)結論：按照α=0.05/0.01的檢驗水準，拒絕/尚不能拒絕H0，……差異有/無統計學意義(統計學結論)，建立假設29重復測量設計資料的統計分析方法對于重復測量數據（臨床上常稱縱向監測數據），實質上每個受試對象的觀察結果是多次重復測量結果的連線，統計分析的目的是比較這些連線變化趨勢的特征。重復測量試驗數據的方差分析需要考慮兩個因素，一是處理分組，二是測量時間。可采用的統計分析方法：1.多元方差分析方法2.重復測量數據的方差分析重復測量設計資料的統計分析方法對于重復測量數據（臨床上常稱縱30變異分解思路重復測量數據的變異由兩大部分組成。一是觀察對象間差異，二是重復測量間差異。觀察對象間差異包括處理組間差異和觀察對象個體間變異兩部分；重復測量間差異包括測量時間之間差異、處理與測量時間的交互作用和組內誤差三個部分。因此，重復測量數據的總變異可分解為處理組、測量時間、處理組與測量時間的交互作用、觀察對象間隨機誤差以及重復測量誤差等五個部分。變異分解思路重復測量數據的變異由兩大部分組成。一是觀察對象間31方差分析(重復測量資料spss實現)課件32方差分析(重復測量資料spss實現)課件33方差分析(重復測量資料spss實現)課件34定義重復測量的變量名重復測量的模型，應變量被重復測量了幾次，分別存放在幾個變量中，所以我們這里要自行定義應變量定義重復測量次數添加、修改和刪除重復測量的變量定義嵌套的重復測量變量定義重復測量的變量名重復測量的模型，應變量被重復測量了幾次，35對象內變量對象間變量對象內變量對象間變量36五次重復測量的變量名分組變量情況五次重復測量的變量名分組變量情況37對組內變量以及它和分組變量交互作用的多元方差分析四種多元檢驗方法對組內變量以及它和分組變量交互作用的多元方差分析四種多元檢驗38球形檢驗結果滿足球對稱假設需校正時的三種校正系數僅供參考，后面的檢驗結果已自動進行了校正球形檢驗結果滿足球對稱假設需校正時的三種校正系數39組內因素一元方差分析檢驗結果球對稱假設成立組內因素一元方差分析檢驗結果球對稱假設成立40各重復測量間變化趨勢