生物统计附试验设计课件.ppt

Factorial design ANOVA 一、析因设计 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） 析因设计的有关术语 单独效应（simple effects）：其它因素（factor）的水平（level）固定为某一值时，某一因素的效应 主效应（main effects）：某因素各单独效应的平均效应 交互作用（Interaction）：某一因素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… 析因设计的优缺点 可用来分析全部主效应，以及因素间各级的交互作用 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 （一）两因素两水平完全随机析因设计的方差分析 例11-1的完全随机设计ANOVA 处理组间变异的分解 单独效应 主效应 交互作用 ANOVA分析的必要性 SS处理的析因分解 Ti、 Ai、 Bi的计算 析因分析结果 （二）两因素多水平完全随机析因设计的方差分析 例11-2：观察A、B两药联合应用在产妇分娩时的镇痛时间（min） 完全随机的两因素析因设计方差分析表 A、B两药联合运用的镇痛时间方差分析结果表 （三）三因素多水平完全随机析因设计的方差分析 完全随机的三因素析因设计方差分析表 战士主观感觉冷热等级评分 计算两因素交叉分组的合计 第四军医大学卫生统计学教研室 宇传华 2002级研究生《医学统计学》 析因设计的方差分析 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 实例2：白血病患儿的淋巴细胞转化率（％），问①不同缓解程度、不同化疗期淋转率是否相同？②两者间有无交互作用 完全随机的两因素2×2析因设计 实例3：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4：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 优点 缺点 所需试验的次数很多，如2因素，各3水平5次重复需要试验为45次 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？②两者间有无交互作用 完全随机的两因素2×2析因设计 误差 处理组 B的效应 A的效应 A因素的主效应解释为：束膜缝合与外膜缝合相比（不考虑缝合时间），神经轴突通过率提高了6%。 B因素的主效应解释为：缝合后2月与1月相比（不考虑缝合方法），神经轴突通过率提高了22%。 B的效应 A的效应 缝合后2月后束膜缝合与外膜缝合神经轴突通过率的差异，仅比缝合后1月提高了2%， 两条直线相互平行, 表示两因素交互作用很小 A因素（缝合方法）的主效应为6%， B因素（缝合时间）的主效应为22%， AB的交互作用表示为2%。 以上都是样本均数的比较结果，要推论总体均数是否有同样的特征，需要对试验结果进行方差分析后下结论。 完全随机的两因素3×3析因设计 * *