[医学]3_多因子方差分析.ppt

多元统计分析方法 The Methods of Multivariate Statistical Analysis Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr F A 1 0 0 2.36 0.1400 B 1 1 1 42.39 0.0001 C 1 0 0 16.89 0.0005 A*B 1 0 0 1.29 0.2688 A*C 1 0 0 2.82 0.1086 B*C 1 0 0 1.54 0.2288 A*B*C 1 0 0 1.66 0.2118 General Linear Models Procedure Dependent Variable: X Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 3 2 0 18.04 0.0001 Error 24 0 0Corrected Total 27 3 R-Square C.V. Root MSE X Mean 0.692780 54.89313 0.2011441 0.3664286 Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr F A 1 0 0 2.03 0.1666 B 1 1 1 35.45 0.0001 C 1 0 0 16.64 0.0004 可以有效控制或消除其它混杂因素对反应变量的干扰，使得分析结果更准确； 可以同时研究几个因素之间的交互作用，使得分析结果更可靠和稳定。 析因分析的优点： 它需要的样本较多，或者需要实验的次数较多，特别是因子的水平较多时更是如此。 析因分析的缺点： 第三节 特殊多因子方差分析 拉丁方设计资料的三因素方差分析 嵌套设计资料的多因素方差分析 裂区设计资料的多因素方差分析 正交设计资料的多因素方差分析 拉丁方设计 (Latin square design)：是一种特殊的三因子设计。它要求： 1）三个因子的水平数 r 相同； 2）三个因子的一阶交互效应不存在。 对于r×r 拉丁方，仅需要n= r ×r 个样本。 一、拉丁方设计的概念 数据： 将n=3×3=9个样本随机地分配到每一个格子里，进行相应的试验。例如第一行第一列的样本对应的试验条件是A=1，B=1，C=b。 统计假设: (1) H0: μ1 =μ2 H1: μ1 ≠μ2