【文章內(nèi)容簡介】
rrected Total 29 RSquare . Root MSE Y Mean ②Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr FDRUG 2 X 1 ③Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr FDRUG 2 X 1 T for H0: Pr |T| Std Error ofParameter Estimate Parameter=0 EstimateINTERCEPT B DRUG A B D B F B . . .X Least Squares MeansDRUG Y Pr |T| H0: LSMEAN(i)=LSMEAN(j) LSMEAN i/j 1 2 3A 1 . D 2 . F 3 .The means and adjusted means means adjusted meansDrug A Drug D Drug F 均值和校正均值【 結(jié)果解釋 】① 模型的總體檢驗結(jié)果: p=, R2=, 說明模型有統(tǒng)計意義, 即 drug和 x 對 y 的聯(lián)合作用是顯著的。② TyepI SS 對參數(shù)的檢驗結(jié)果: 因為 drug排在協(xié)變量 x之前,根據(jù)第一類 SS定義,檢 驗 drug 對 y 的影響效應(yīng)時,沒有對 x 進行校正。此結(jié)果 說明,不考慮治療前的病情狀況,這三種治療方法是有 顯著性區(qū)別的 (p=)。③ TyepIII SS 對參數(shù)的檢驗結(jié)果。根據(jù)第三類 SS定義,檢驗 模型中每一個自變量時,都校正模型中的其它變量對 y 的 影響。此結(jié)果說明,校正了治療前的病情狀況后,這三種 治療方法是沒有顯著性區(qū)別的 (p=)。④ 給出了三個處理組的校正均值,即,校正了治療前的病情 狀況后三個組的均值,以及每一對均值的差異比較。因為 上面結(jié)果已經(jīng)說明三種治療方法沒有顯著性差別,因此不 需要解釋這一部分的結(jié)果。 因為數(shù)據(jù)滿足協(xié)方差分析的 假設(shè)條件,因此,上述協(xié)方差分析結(jié)果是可靠的。 協(xié)方差分析的意義? 可以消除多個混雜因素對處理效應(yīng)的影響,得到校正均值;? 提高方差分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和真實性;? 醫(yī)學(xué)研究中應(yīng)用廣泛,解決了很多條件不易控制的實驗問題。協(xié)方差分析和隨機區(qū)組設(shè)計的區(qū)別:? 隨機區(qū)組設(shè)計資料的方差分析僅可以消除一個混雜因素(分類型變量)對因變量的影響;? 協(xié)方差分析可以消除多個混雜因素對因變量的影響。協(xié)方差分析在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用1)借助協(xié)方差分析來排除非處理因素的干擾,從而準(zhǔn)確地估計處理因素的試驗效應(yīng)。2)協(xié)方差分析和方差分析一樣,包括各種類型的模型,因此可以用來處理醫(yī)學(xué)研究中各種不同設(shè)計資料的分析,例如,完全隨機設(shè)計資料,隨機區(qū)組設(shè)計資料等等。