第5講一般線性模型(編輯修改稿)
2024-10-10 15:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ：選中 7. Model框：選入 group、 age 8. Sum of squares列表框：改為 TYPE III 9. 單擊 OK 10. Options鈕：單擊 11. Displsy means for框：選入 group 12. Compare mean effects復(fù)選框：選中（下面的區(qū)間調(diào)整方法就用 LSD(none)即可） 13. 單擊 OK 14. 單擊 OK 協(xié)方差 分析 結(jié)果 ： Tests of BetweenSubjects Effects Dependent Variable: Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 2 .000 Intercept 1 .209 GRUOP 1 .038 AGE 1 .000 Error 23 .915 Total 26 Corrected Total 25 a R Squared = .671 (Adjusted R Squared = .643) 這是正式的統(tǒng)計分析結(jié)果，顯示 group和 age都對膽固醇含量有影響， P值分別為 于 。 Estimated Marginal Means Estimates Dependent Variable:膽固醇 (mmol/L) Mean Std. Error 95% Confidence Interval 組別 Lower Bound Upper Bound 正常體重 .276 超重 .276 a Evaluated at covariates appeared in the model: 年齡（歲） = . 這是兩組的修正均數(shù)及相應(yīng)的可信區(qū)間，顯然超重組的膽固醇均值較高。下方的提示表明該修正均數(shù)是按年齡為 。 Pairwise Comparisons Dependent Variable:膽固醇 (mmol/L) Mean Difference (IJ) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval for Difference (I)組別 (J)組別 Lower Bound Upper Bound 正常體重 超重 .406 .038 2 超重 正常體重 .895 .406 .038 Based on estimated marginal means * The mean difference is significant at the .05 level. a Adjustment for multiple parisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments). 拉丁方設(shè)計的方差分析 拉丁方設(shè)計為三因素的研究設(shè)計，每個因素可以有三個或以上水平，實驗效率很高，其資料的方差分析如下。 例 5． 3 為研究不同劑量的甲狀腺素注射液對甲狀腺體的影響，以 5個種系的豚鼠，每個種系各 5只，分養(yǎng)于 5個籠子，每個籠子放置豚鼠 1只，甲狀腺素分為 5個劑量注射豚鼠，測得豚鼠甲狀腺體的重量如下表，分析不同種系的豚鼠間，不同 甲狀腺素劑量間，不同籠間豚鼠的甲狀腺體重量有無差別。 豚鼠注射不同劑量的甲狀腺素后甲狀腺體重量（ mg） 種 籠 號 系 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 甲 C65 E85 A57 B49 D79 乙 E82 B63 D77 C70 A46 丙 A73 D68 C51 E76 B52 丁 D92 C67 B63 A41 E68 戊 B81 A56 E99 D75 C66 因變量：甲狀腺體重量（表中數(shù)字）； 分組變量（甲狀腺劑量）： 5個水平，用 A、 B、 C、 D、 E表示； 分組變量（豚鼠種系）： 5個水平，用甲、乙、丙、丁、戊表示； 分組變量（籠號）： 5個水平，用表示； Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ 表示； 數(shù)據(jù)格式： 25行 4列（四個變量：劑量、種系、籠號）； 分析過程： Analyze==General Lineal model==Univariate ； Dependent Variable框 ：選入甲狀腺重； Fixed Factors框：選入 劑量、種系、籠號； 單擊 Model按 鈕 ，做下面選擇： （ 1）選中 Custom單選鈕 ；（ 2）在 Build Terms選擇框 中 選擇 Main effect。 (3) 在 Model框 中 選入 劑量、種系、籠號； （ 4） 在 Sum of squares列表框 中選 TYPE III。 單擊繼續(xù)； 單擊 Post Hoc 按鈕： 在 Post Hoc Test for:框中選入劑量；選中 SNK； 單擊繼續(xù)； 單擊 Options按 鈕： 在 Displsy means for框：選入 劑量；單擊繼續(xù)； 單 擊 OK 結(jié)果 方差分析 幾點說明 其 它設(shè)計資料 的方差分析，如交叉設(shè)計的方差分析、析因設(shè)計的方差分析等 ，其做法按以上的方法就可以作出來。 需要分析的影響因素可以都選入 fixed factor框，如果不是復(fù)雜的模型，一般分析結(jié)果不會有誤。 方差分析模型多數(shù)情況下要選 TYPE III，但 如果 數(shù)據(jù)存在缺失值、設(shè)計不平衡等情況下要慎重 考慮，因為此時往往會要求模型進行詳細的設(shè)置。 Model的設(shè)置對分析是非常重要的，如果設(shè)置不正確，可能什么都做不出來，比如無重復(fù)數(shù)據(jù)的方差分析納入了交互作用、析因設(shè)計的方差分析納入了設(shè)計中不存在的因素，就會做不出結(jié)果。 一般線性模型 是很 復(fù)雜 的，上面的分析僅是其中的一些應(yīng)用。 167。 多元方差分析 所謂多元方差分析，就是說存在著不止 有 一個應(yīng)變量，而是兩個 或 以上的應(yīng)變量共同反映了自變量的影響程度。比如要研究某些因素對兒童生長的影響程度，則身高、體重等都可以作為生長程度 的測量因子，即都應(yīng)作為應(yīng)變量。 分析步驟 為了方便起見，我們這里直接利用 SPSS自帶的數(shù)據(jù)集 ，假
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