4方差医学统计说课.ppt

2）进行正态性检验先：data，split file，将分组变量作为拆分变量再：analyze，noparametric test，1-sample k-s test，检验效应变量 (2)点击Plots选项，把A添加到Horizontal Axis，把B添加到Spearate Lines，点击Add选项，点击Continue，点击OK 第七章 方差分析 主要内容 完全随机设计方差分析（one-way anova） 随机区组设计方差分析（two-way anova） 析因设计方差分析（factorial design） 重复设计方差分析（repeated measures anova） 多个均数之间的两两比较 1 完全随机设计方差分析 成组设计、多个样本均数的比较 涉及一个研究因素 因素有K（K≥2）个水平或状态 例7-1-1某研究者从某社区随机抽取了11名正常人、9名心脏病患者和10名高血压患者进行血压测定，问三种人的收缩压有无差别？ 三组样本人群 SPSS软件实现 例7-1-1的SPSS操作方法 1）建立数据库 将血压值组命名为bp。将分组命名为“group”,各组分别用数字1、2和3表示 3）进行方差分析 (1)点击Analyze选项中的Compare Means的One-way Anova，将bp导入到Dependent List框中，将类型group导入到 Factor框中。点击进入Post Hoc Multiple Comparisons，选择SNK，点击continue 点击Option，在Option对话框中选择Homogeneity of variance test，点击continue，选择OK 3）主要的输出结果和解释 按α=0.05标准，方差齐性Levene检验显示P0.05，故可以认为bp三组数据方差齐性，由组间与组内均方算出得F值为74.888，P为0.000，拒绝H0，差异有统计学意义，所以可以认为bp三组之间的血压均值不全相等。为了进一步了解三组间均值两两比较情况，SNK检验显示1、2组，1、3组和2、3组之间差异均有统计学意义，可以认为它们血压均值完全不相等 2 随机区组方差分析 属于两因素方差分析（two-way ANOVA） 用于多个样本均数的比较 两因素：研究因素和配伍组（区组）因素 研究因素有k个水平，共有n个区组 例7-2-1 某研究者用甲乙丙三种不同的饲料喂养鼠，目的是了解不同饲料增重的效果有无差异，采用随机区组设计的方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响，测得鼠体重增加，请做分析 例7-2-1的SPSS操作方法 1）建立数据库 将饲料命名为“nutrition”，其中“1”表示甲饲料，“2”表示乙饲料，“3”表示丙饲料。 将区组命名为“block”，其中“1”表示第一区组，“2”表示第二区组，以此类推。 将鼠增重体重命名为“weight” 2）SPSS软件实现方法 (1)点击Analyze选项中的General Linear Model的Univariate，将weight导入到Dependent Variate框中，将类型block和nutrition导入到Fixed Factor(s)框中 (2)点击model，选择custom自定义模型，在Build Term(s)中选择Main effects，将左边框中的block和nutrition两组添加到右边Model，点击Continue 点击进入Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means对话框，在Factor中选择nutrition进入右边Post Hoc Tests for对话框，并选择SNK进行均数两两比较，点击Continue 3）主要的输出结果和解释 在输出的结果中给出了随机区组设计的基本结果。结果主要包括处理nutrition及区组block的平方和，均方和。各组F值以及P值。 结果显示区组F值为13.521，P0.001，有统计学意义，拒绝H0，即可以认为八个区组之间的体重有差异。 进一步想了解具体哪些区组有差异，可以进行SNK检验。处理组F值为2.719，P为0.101，无统计学意义，不拒绝H0，即可以认为处理组间体重相等 3 析因设计方差分析 析因设计是在两个或多个实验因素的各水平组合的基础上，研究各实验因素的主效应以及各因素之间的交互作用。方差分析中，影响观察指标的因素称为因子（factor);因子所处的状态称为因子的一个水平（level of factor);各因子水平的组合称为处理（treatment) 例