12=chap16hotelling t2检验、多元方差分析、重复测量资料方差分析 PPT.ppt

* §1　多元计量资料的常用统计量 P227 一、多元计量资料（measurement multivariate data） 反应变量≥2 比较降脂汤与它汀类治疗高脂血症→甘油三脂（TG) 、总胆固醇（TC） 、 HDL、LDL、极低（VLDL）等。 多因素试验：多个x→y。 将p（≥2）个应变量分开进行p次单变量分析的缺点： （1）信息利用率↓: 多应变量间内在联系。 （2）概括性↓: 各指标检验结果不一致时。 （3）Ⅰ类错误的概率↑ 。 宜用多元统计分析法：Hotelling：对应t （2组） 　　　　　　　　　　wilks ： 对应F （k组） 二、多元计量资料常用统计量:均数向量、协方差矩阵和相关矩阵。 既有大小又有方向的量叫做向量（矢量，vector没有起点终点），与标量相对。 正态性和方差齐性检验： Analyze → Descriptive Statistics → Explore，将血红蛋白、红细胞计数选入Dependent variables；将贫血类别选入Fixed Factor→Plots，Normality plots with test，Untransformed→Continue → OK 不单独进行正态性和方差齐性检验 §3　重复测量资料的方差分析 P233 一、重复测量资料 （repeated measure data） 每个对象的相同观测指标重复测量所得资料。 特征： （1）区组间随机而区组内固定：处理组在受试对象间随机、重复测量点（如时间）固定。 （2）自相关性：同一对象的重复测量值不独立，不同对象间独立。10位病人每天的三测单。 自身前后配对设计：每个观察对象有两个时间点的观察值，是最简单的重复测量。 二、重复测量资料的方差分析 p次重复测量视为p个不同的应变量。 总变异　处理间变异 组间因素造成的组间变异。 　　　　受试者间变异　　 　　　　受试者内（重复测量）变异：组内变异。 变异/df → 均方，均方/误差→ F值 齐性与球对称H-F test（Huynh-Feldt ） 　满足H-F（球形检验P0.05）→一元方差分析。 　不满足（P≤0.05 ） →多元方差分析、混合效应模型。 * * * *