方差分析的概念及其過程(編輯修改稿)
2025-06-19 21:56 本頁面
【文章內容簡介】 應、所有因素與因素的交互效應，不包括協(xié)變量與其他因素的交互效應。 ? 自定義模型 Custom：主效應（ Main effects及其因素變量）、交互變量（有交互效應維數(shù)之分） ? 選擇分解平方和的方法（默認為 TYPE III） ? Include Intercept in model：系統(tǒng)默認截距包括在回歸模型中。 ? 選擇對照方法 Contrasts ? 選擇分布圖形 Plots ? 選擇多重比較分析 Post Hoc ? 保存運算結果的選擇項 Save ? 選擇輸出項 Options 使用系統(tǒng)默認值進行隨機區(qū)組設計資料的方差分析 比較不同種系、劑量的雌性大白鼠子宮重量，看不同種系、不同劑量對雌性大白鼠子宮重量是否有顯著性作用data0903 ? AnalyzeGeneral Linear Model Univariate ? Dependent： wuteri ? Fixed Factor（ s）： mouse、 etrogen ? Model選項 : Custom(Main effect, mouse和 etrogen) ? 主效應方差分析檢驗結果 (截距，主效應，誤差 Error） ? 結果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（各自主效應，截距 線性回歸關系） ? 結論：不同種系、不同劑量對雌性大白鼠子宮重量均有有顯著性作用。 ? 注意：選擇只有主效應，原因是每種組合只有一個觀測量。如果分析交互作用，無法計算差異的顯著性 析因實驗方差分析概念 多因素析因實驗的方差分析：析因實驗是把各因素的各水平的全部組合排列出來，然后按每個條件的組合作一次或多次重復的實驗，所得的全部數(shù)據(jù)個數(shù)n=a*b*...*k，其中 a， b， ... 為各因素的水平數(shù)， k為每種組合內的重復數(shù)。析因分析的好處在于對各因素間的交互影響項的方差都可以加以析離并檢驗其顯著性。 2 2析因實驗方差分析實例 兩因素、兩水平的實驗設計。 例子： P171使用兩種藥物 A（ 0不用， 1用）和 B （ 0不用， 1用）治療缺鐵性貧血（ 2*2=4種組合，每種組合有 3個病人），看A、 B、 AB的作用 data0904 ? AnalyzeGeneral Linear Model Univariate ? Dependent： redcell ? Fixed Factors： drugA、 drugB ? 保留全模型選項（不對 Model操作） ? 選擇 Plot選項： 作三個圖 drugA、 drugB、 drugA*drugB ? 選擇 輸出 Option選項：選 drugA、 drugB、 drugA*drugB、 Overall進入 Display Means for框中 ? 結果除了方差分析表（ (截距、主效應、 交叉效應、 誤差 Error） ，還有很多選項相應的結果 ? 結論 p173：兩種藥物 A和 B均對治療缺鐵性貧血有顯著療效，兩種藥物 A和 B的協(xié)同作用也很顯著。 拉丁方區(qū)組設計的方差分析實例 拉丁方實驗設計的特點 :有兩個以上因素變量 ,每個因素變量的水平數(shù)相等。 例子： P174為了評價六種不同甜菜，選擇地塊土壤條件相同，將六種甜菜（變量 variety)種子播種在六行（變量 rep）、六列（變量 Col）的地塊上，記錄兩次收獲（變量 Harvest）的產量（變量yield） data0905（ 3因素 6*6拉丁方， n=6*6*2＝ 72 Cases） 實驗的假設是：不同地塊（行、列）對產量均值無影響，不同種子產量均值無影響 ? AnalyzeGeneral Linear Model Univariate ? Dependent： yield ? Fixed Factors： rep、 col、 variety ? Model：只分析三個主效應 rep、 col、 variety（ Main effects） ? 主效應方差分析檢驗結果 (截距，主效應，誤差 Error） ? 結果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（各自主效應，不同品種的甜菜 variety 有顯著性差異，即平均產量的差異主要是品種不同造成的，而跟地塊無關） 協(xié)方差分析實例 協(xié)方差分析是利用線性回歸方法消除混雜因素的影響后進行的方差分析。 例子： P176 鎘作業(yè)工人按暴露于鎘煙塵的年數(shù)大于等于 10年和不足 10年兩組。兩組工人的年齡未經控制（人隨著年齡的增長，肺活量也會有所下降），測量了每個工人的肺活量。課題研究暴露于鎘粉塵的年數(shù)和肺活量的關系 (要消除年齡的影響 )， Data0906， Time接觸鎘粉塵時間分組（ 1為 =10年， 2為 10年 )，AGE年齡， Vitalcp肺活量 ? AnalyzeGeneral Linear Model Univariate ? Dependent： Vit
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