重復測量方差分析ppt課件(存儲版)
【正文】 … y n p 圖例 重復測量資料 是同一受試對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量所得的資料 ， 常用來分析該觀察指標在不同時間點上的變化 。方差分析 單因素 ：完全隨機設計 兩因素 ：隨機區(qū)組設計 多因素：？？？ 重復測量設計 單組 多組 單因素方差設計只涉及一個處理因素該因素 至少 有兩個水平 有兩水平時：稱為兩樣本均數比較 兩水平以上：稱多個樣本均數比較的方差分析 知識點：多重比較時有特定的方法，不能用兩樣本均數比較，此時容易加大 Ⅰ 類錯誤（把本無差別的兩個總體判為有差別）的概率。 有時是從同一個體的不同部位 （ 或組織 ） 上重復測量獲得的指標的觀測值 。 ●衛(wèi)生學研究中，縱向觀察兒童生長發(fā)育規(guī)律等，不同地區(qū)和環(huán)境營養(yǎng)狀況。則協方差為 0，相反，則不為 0。 ⑵當資料不滿足“球對稱” 條件時（ Pα） ，時間點間 F值的自由度需要調整。 問題？ 從以上分析可見：無論單組或兩組分析，我們僅算出總的有差別，兩兩比較未知的？ 分析方法與一般方差分析不同。 小結 : 兩兩比較參數選擇 repeated time ? / ?m summary 。 按 α= ， 減肥藥劑型 k（ 片劑和膠囊 ） ， 劑型k與時間 i的交互效應 ki均不拒絕 H0， 無統計學意義 ，還不能認為曲明不同劑型的減肥效果不同 ， 也還不能認為劑型 k與時間 i間有交互效應 。 X為 BUN的測定值。 例 4 用丹參注射液治療 7例慢性腎功能衰竭患者，治療前后不同時間各患者的血尿素氮（ BUN）的變化，如表所示。不同時點數據其相關性較強。 repeated time helmert /printm summary 。對每一患者在治療前、治療后 12周、 24周、 36周重復 4次測量 ALT水平，實驗結果見下表。 分析 : 數據結構上與完全區(qū)組設計相似 但實質不同 各觀測點時間順序是固定的，不能隨機分配；不同觀測點數據彼此不獨立或不完全獨立，存在一定的相關性。 ????????????????????????????????????????????222212222222121212211aaaaaaSSSSSSSSSVsphericity 概念： 協方差陣的球對稱性是指該對角線元素（方差）相等、非主對角線元素（協方差）為零 方差指在某一時點上測定值變異的大小，而協方差是指在兩個不同時點上測定值相互變異的大小。 ●流行病學研究中，觀察隊列人群在不同時間上的發(fā)病情況。 重復測量設計 一、重復測量資料的數據特征 當對同一受試對象在不同時間重復測量次數p≥3時，稱為重復測量設計或重復測量數據。 為什么？Why? 舉例： 有 4個樣本均數 ? ?642 ?如果用 t檢驗每次比較選 α＝ ， 不犯 Ⅰ 錯誤的概率 1－ α 6次不犯 Ⅰ 錯誤（ 1－ α） 6 總的水準： 1－ ( 1－ α)6＝ 1－ ( 1－ )6=
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