12第十二章重复测量设计资料的方差析幻灯片.pptVIP

第四节 重复测量数据统计分析常见的误用情况 1．重复进行各时间点的 t 检验。 如对表12-20的统计结果，每个时相做3次t检验比较A、B、C三种诱导方法的差别，5个时相要做15次t检验，必然增大假阳性错误。 2. 忽略个体曲线变化特征。重复测量数据的个体差异是每个观察对象的m次测量结果(即横向差异)，不能用纵向均数比较差别。 信度是指在相同条件下，对同一客观事物重复测量若干次，测量结果的相互符合程度，说明数据的可靠性。 3. 差值比较缺乏效度 因为前后测量转换为差值后，信度降低，且差值一般不符合正态性和方差齐性的条件。? 效度是指测量指标或观测结果在多大程度上反映了事物的客观真实性，说明数据的准确性。 Thanks! 重复测量数据若满足“球对称”假设，可用随机区组方差分析；若不满足“球对称”假设，亦可用随机区组方差分析，但需校正时间效应F界值的自由度。 表12-7 表12-3数据“球对称”检验结果 第二节 重复测量数据的两因素两水平分析（第三节当 时的特例）第三节 重复测量数据的两因素多水平分析 一、实验设计 试验数据Xijk i=1,2, … ,g j=1,2, … ,m k=1,2, … ,n 试验数据共gmn个 处理——A因素：g个水平 每个水平 n个 试验对象 时间——B因素：m个时点 二、方差分析 变异及自由度分解 *原理： 两边平方后求和 1、 *原理： 两边平方后求和 2、 *原理： 两边平方后求和 3、 表 12-14 多个干预的重复测量数据方差分析表 表 12-15 多个时间点测量前后与交互作用的方差分析表 注意 表12-10 干预分组作用的方差分析表 当 时，可简化为以下两表 表 12-11 测量前后与交互作用的方差分析表 注 意 析因设计：一张方差分析表：分析处理主效应、交互作用。 重复测量设计：两张方差分析表，处理效应1张，时间效应、时间与处理的交互作用1张。 *理论： 析因设计： 重复测量设计： 例12-2 根据表12-2数据，对处理组与对照组、治疗前后舒张压的差别进行统计分析。 表12-13 处理组与对照组比较的方差分析表 表 12-12 测量前后比较与交互作用的方差分析表 注意：处理虽无主效应，但因其与时间有交互作用，故亦认为有辅助效应。 4.结论 ①测量前后的舒张压有差别（P＜0.01） ；②测量前后与处理存在交互作用（P＜0.01）,即处理组和对照组治疗前后的舒张压的变化大小不同。 由表12-2计算，两组治疗后的差别110.2－120.6=－10.4mmHg，大于治疗前的差别(126.2－124.8=1.4mmHg)，说明治疗有效。 表12-16 不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg） 表12-17 不同麻醉诱导、不同时相患者收缩压合计值 表12-18 不同诱导方法患者收缩压比较的方差分析表 3．按表12-14、表12-15列出方差分析表。 表12-19 麻醉诱导时相及其与诱导方法交互作用的方差分析表 5. 结论 不同麻醉诱导方法存在组间差别（表 12-18），患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同（表 12-19），其中A组不同诱导时相收缩压较为稳定（表 12-20）。 表12-20 不同麻醉诱导、不同时相患者的收缩压（mmHg） 三、注意事项 1. 要求各组例数相等。各组例数不相等时，本节介绍的重复测量数据单变量方差分析计算方法不适用，但用SPSS或SAS统计软件计算无此限制。 2.“球对称” 检验。单变量方差分析的“球对称” 检验、用“球对称”系数对F值的自由度进行精确校正，需借助SPSS或SAS统计软件。 3. 无平行对照的单组重复测量数据分析 第十一章 多因素试验的方差分析 第一节 析因设计的方差分析 (纲要复习) 模 式 处理组数：g=I×J，每组n个试验对象 试验数据Xijk i=1,2, … , I j =1,2, … , J k=1,2, … ,n 试验数据共g×n个 方差分析基本思想 变异分解 *原理： 两边平方后求和 自由度分解 表