【正文】 功，即達(dá)到：區(qū)組內(nèi)各實(shí)驗(yàn)單位很均勻，而不同區(qū)組內(nèi)的實(shí)驗(yàn)單位具有很大差異。 ? 如果區(qū)組效應(yīng)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則并不能提高研究效率，甚至?xí)档脱芯啃省? （如果 MS區(qū)組 MS誤差 ） ? 若沒(méi)有足夠理由顯示不同區(qū)組間的差別確有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則寧可不分區(qū)組。 30 第四節(jié) 交叉設(shè)計(jì)資料的方差分析 ? 在醫(yī)學(xué)研究中，將 A、 B兩種處理先后施加于同一批受試對(duì)象，先隨機(jī)的將一半的受試對(duì)象接受 A后接受 B，而另外一半則相反，先接受 B再接受 A，將兩種處理因素在全部試驗(yàn)過(guò)程中交叉進(jìn)行，故稱之為交叉設(shè)計(jì)（ cross－ over design）。 31 交叉設(shè)計(jì) ? 是一種特殊的自身對(duì)照設(shè)計(jì) ? 克服了試驗(yàn)前后自身對(duì)照由于觀察期間各種非試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響所造成的偏移。 32 交叉設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)： ? ? 方式的影響 ? 對(duì)照，從醫(yī)德的觀點(diǎn)出發(fā)，均等考慮了每一個(gè)患者的利益 33 交叉設(shè)計(jì)的缺點(diǎn)： ? 不允許有病人失訪，否則會(huì)造成該個(gè)體已有的數(shù)據(jù)完全浪費(fèi) ? 不適用于病程較短的急性病治療效果的研究 34 交叉設(shè)計(jì)的限制條件 ? 前一個(gè)試驗(yàn)階段的處理效應(yīng)不能持續(xù)作用到下一個(gè)試驗(yàn)階段 ? 洗脫時(shí)間（ washout time）：目的是消除殘留效應(yīng)（ carryover effect） 35 例題 ? 為了研究 12名高血壓病人用 A、 B兩種治療方案療效的差別，隨機(jī)的讓其中 6名病人先以 A法治療，后以 B法治療，而另外一半的 6名病人則先用 B法，后用 A法，記錄治療后血壓的下降值（ KPa），請(qǐng)分析 A、 B兩方案療效有無(wú)差別。 36 二階段交叉設(shè)計(jì)變異的來(lái)源： （藥物）效應(yīng) 其中處理效應(yīng)是希望研究的因素，而順序效應(yīng)則在目前常用的統(tǒng)計(jì)分析中被忽略，因?yàn)檫@是交叉設(shè)計(jì)能夠?qū)嵤┑那疤釛l件。 保證順序效應(yīng)忽略的辦法，就是消除殘留效應(yīng)。 37 例： 12例高血壓病人交叉設(shè)計(jì)資料 階段 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 I B B A B A A A A B B B A II A A B A B B B B A A A B 38 第五節(jié) 拉丁方設(shè)計(jì) （ latin square design） ? 拉丁方設(shè)計(jì)是將三個(gè)因素（一個(gè)處理因素＋兩個(gè)控制因素）按水平數(shù) r排列成一個(gè) r r的隨機(jī)方陣。如 3 4 4拉丁方。 39 常用拉丁方表 A B C C A B B C A A B C D B A D C C D B A D C A B 將兩個(gè)控制因素分別安排在拉丁方設(shè)計(jì)的行和列上，需對(duì)基本拉丁方表作行列變換。 40 拉丁方設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)： ? 與隨機(jī)區(qū)組相比較，可以多安排一個(gè)控制因素， ? 增加了均衡性，減少了誤差，提高了效率。 41 例 45 ? 比較 A、 B、 C、 D、 E、 F 6種藥物給家兔注射后產(chǎn)生的皮膚皰疹大?。?mm2），研究者選用 6只家兔、并在每只家兔的 6個(gè)不同部位進(jìn)行注射。 試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)下表，試做拉丁方設(shè)計(jì)和方差分析。 42 家兔編號(hào) （行區(qū)組） 注射部位編號(hào)（列區(qū)組） 1 2 3 4 5 6 1 A(73) B(75) C(67) E(61) D(69) F(79) 2 B(83) A(81) E(99) F(82) C(85) D(87) 3 E(73) D(60) F(73) C(77) B(68) A(74) 4 F(58) C(64) B(64) D(71) A(77) E(74) 5 C(64) F(62) D(64) A(81) E(85) B(71) 6 D(77) E(75) A(73) B(59) F(85) C(82) 拉丁方設(shè)計(jì)與試驗(yàn)結(jié)果（皮膚皰疹大小， mm2） 拉丁方設(shè)計(jì)與隨機(jī)區(qū)組區(qū)別 43 拉丁方設(shè)計(jì)變異的來(lái)源： 其中處理效應(yīng)是希望研究的因素。 44 第四節(jié)多個(gè)樣本均數(shù)間的多重比較 multiple parison ? 概念 ? 無(wú)效假設(shè)的兩種情況 ? 常用方法 45 一、概念 ? 指出哪幾組均數(shù)之間的差別具有或不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 ? 當(dāng)對(duì)比組數(shù)大于 2時(shí)，為什么不能用 t檢驗(yàn)？因?yàn)闀?huì)增加第一類錯(cuò)誤的概率，使本來(lái)無(wú)無(wú)差別的兩總體均數(shù)判為有差別。 ? 如有 5個(gè)樣本均數(shù)，可作 10次 t檢驗(yàn)。每次不犯第一類錯(cuò)誤的概率為 =。每次比較均 不犯第一類錯(cuò)誤的概率僅為 =，每次犯第一類錯(cuò)誤的概率為 =，明顯增加了犯第一類錯(cuò)誤的概率。 46 二、無(wú)效假設(shè)的兩種情況 ? 檢驗(yàn)?zāi)硯讉€(gè)特定總體均數(shù)是否相等，其無(wú)效假設(shè)稱為部分無(wú)效假設(shè)。 ? 檢驗(yàn)全部 k個(gè)總體均數(shù)是否相等，其無(wú)效假設(shè)稱為完全無(wú)效假設(shè)。 47 1. 檢驗(yàn)?zāi)硯讉€(gè)特定總體均數(shù)是否相等 ? H0： mi=mj（ i?j） ? 在試驗(yàn)設(shè)計(jì)階段就根據(jù)研究目的或?qū)I(yè)知識(shí)決定了某些均數(shù)間的兩兩比較，常用于事先有明確研究假設(shè)的證實(shí)性研究。如 多個(gè)處理組與 對(duì)照組 比較； 處理后不同時(shí)間與 處理前 比較； 幾個(gè)特定的處理組間比較 48 2. 檢驗(yàn)全部 k個(gè)總體均數(shù)是否相等 ? H0： m1=m2=...=mk。 ? 在研究設(shè)計(jì)階段對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果知道不多的探索性研究，或經(jīng)數(shù)據(jù)結(jié)果的提示后，才決定作多個(gè)均數(shù)間的兩兩比較。 一般涉及到每?jī)蓚€(gè)均數(shù)的兩兩比較。 49 三、 常用方法 ? Bonferroni ? Tukey ? Duntt檢驗(yàn) ? Tamhane’s T2 ? LSDt 檢驗(yàn)（ least significant difference） ? SNK q檢驗(yàn)（ StudentNewmanKeuls） 50 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中的兩兩比較方法 51 1. LSDt檢驗(yàn) ? Least significant difference t test，最小有意義差異，比較 k組中一對(duì)或幾對(duì)在專業(yè)上有特殊意義的均數(shù)差值的總體均數(shù)是否為 “ 0”； 52 LSDt 檢驗(yàn)公式 ? 以誤差自由度 ?誤差 （或 ?組內(nèi) ）和檢驗(yàn)水準(zhǔn) ?查t界值表 ? 缺點(diǎn)： 沒(méi)有調(diào)整多重比較的檢驗(yàn)水準(zhǔn)， 比較的次數(shù)愈多，犯 I類錯(cuò)誤的可能性愈大。 ABdBASXXt?? ??????????BAd nnMSS AB11誤差53 2. Duntt ? k－ 1個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組均數(shù)差別的多重比較。 ? 根據(jù)算得的 t值，誤差自由度 ?誤差 ，試驗(yàn)組數(shù) k1，以及檢驗(yàn)水準(zhǔn) ?查 Duntt 界值表，作出推斷結(jié)論。 idiSXXt 0????????????011nnMSSid i 誤差nMSS id /2 誤差?54 3. SNK q檢驗(yàn) ? StudentNewmanKeuls， q檢驗(yàn) ? 一般在方差分析結(jié)果拒絕 H0時(shí)，再用 q檢驗(yàn)進(jìn)行多重比較 ? 缺點(diǎn)： 沒(méi)有調(diào)整多重比較的檢驗(yàn)水準(zhǔn)，比較的次數(shù)愈多，犯 I類錯(cuò)誤的可能性愈大。 ??????????BAd nnMSS 112誤差dBASXXq )( ??55 組次 1 2 3 均數(shù) 組別 IGT異常 糖尿病患者 正常人 表 三個(gè)樣本均數(shù)兩兩比較的 q檢驗(yàn) 對(duì)比組 兩均數(shù) 之差 標(biāo)準(zhǔn)誤 q值 組數(shù) q界值 P值 1與 3 3 1與 2 2 2與 3 2 例 將 3個(gè)樣本均數(shù)從小到大排序： 56 4. Bonferroni ? 樣本組數(shù)不宜過(guò)多，樣本數(shù)一般 ≤4，這時(shí)的檢驗(yàn)效率高于 Tukey法。 ? 調(diào)整了多重比較時(shí)的檢驗(yàn)水準(zhǔn)： ?= ? / 比較的總次數(shù)， 當(dāng)計(jì)算所得的 t≥t(?,?)時(shí)，則以 P ?稱所比較的兩組均數(shù)的差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 ? 是 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件推薦的方法 idiSXXt 0??57 5. Tukey ? 當(dāng)比較的樣本數(shù)大于 5時(shí)，檢驗(yàn)效率高于Bonferroni。當(dāng)樣本數(shù)為 5時(shí)，要作 10次兩兩比較；當(dāng)樣本數(shù)為 6時(shí)，要作 15次兩兩比較 ? 調(diào)整了多重比較時(shí)的檢驗(yàn)水準(zhǔn)，是 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件推薦的方法 58 Bonferroni and Tukey ? The Bonferroni and Tukey?s honestly significant difference tests are monly used multiple parison tests. 59 Bonferroni ? The Bonferroni test, based on Student ?s t statistic, adjusts the observed significance level for the fact that multiple parisons are made. For a small number of pairs, Bonferroni is more powerful. 60 Tukey ? Tukey ?s honestly significant difference test uses the Studentized range statistic to make all pairwise parisons between groups and sets the experimentwise error rate to the error rate for the collection for all pairwise parisons. When testing a large number of pairs of means, Tukey ?s honestly significant difference test is more powerful than the Bonferroni test. 61 容易得出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義結(jié)論的，依次為： ? LDS（最容易） ? SNK ? Tukey ? bonferroni （最不容易） 62 ? Tamhane’s T2法 : Conservative pairwise parisons test （保守的兩兩比較檢驗(yàn)， I類錯(cuò)誤?。? based on a t test. This test is appropriate when the variances are unequal. ? Dunt’s T3 ? Games–How U ? D