第5講一般線性模型-資料下載頁
2025-08-26 15:07本頁面
【導讀】因設計的方差分析、重復測量的方差分析、協(xié)方差分析等等。因此，能真正掌握GLM菜單的用法，會使大家的統(tǒng)計分析能力有極大地提高。的角度而言的一些。Univariate子菜單：最主要的菜單項，絕大部分的統(tǒng)計分析都在這里面進行。Multivariate子菜單：當結(jié)果變量（應變量）不止一個時，要用該菜單來分析；VarianceComponents子菜單：用于作方差成份分析的，這個模型實在太深，不是一時半。會說的請的，這里不講述。例對小白鼠喂以A、B、C三種不同的營養(yǎng)素，目的是了解不同營養(yǎng)素增重的效果。隨機區(qū)組設計方法，以窩別作為劃分區(qū)組的特征，以消除遺傳因素對體重增長的影響。同體重的24只小白鼠分為8個區(qū)組，每個區(qū)組3只小白鼠。三周后所增體重(克)如下表，問小白。我這里讓block也選入固定框是基于下面的事實：這樣做統(tǒng)計分析的結(jié)論是完全相同。在因素變量名后的括號中是當。均值是經(jīng)過協(xié)變量調(diào)整的均值。做單因素分析時，輪廓圖表明該因素各水平的因變量的均值；Add,將該因素選入Plots框中。
【正文】 9。s Largest Root .108 TRIAL * TENSION Pillai39。s Trace .374 .322 Wilks39。 Lambda .626 .322 Hotelling39。s Trace .597 .322 Roy39。s Largest Root .597 .322 a Exact statistic b Design: Intercept+ANXIETY+TENSION Within Subjects Design: TRIAL 上表是針對所檢驗的結(jié)果變量 trial，以及他和另兩個引入模型的自變量間的交互作用是否存在統(tǒng)計學意義，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結(jié)果都是相同的，如果不同，一般以Hotelling39。s Trace方法的結(jié)果為準。可見在所用的模型中， trial的四次測量間的確是存在著統(tǒng)計學差異的，但它和另兩個變量間的交互作用無統(tǒng)計學意義。 Mauchly39。s Test of Sphericity Measure: MEASURE_1 Mauchly39。s W Approx. ChiSquare df Sig. Epsilon Within Subjects Effect GreenhouseGeisser HuynhFeldt Lowerbound TRIAL .297 5 .097 .557 .821 .333 Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of WithinSubjects Effects table. b Design: Intercept+ANXIETY+TENSION Within Subjects Design: TRIAL 上表是球形檢驗，因為重復測量的方差分析模型要求所檢驗的應變量服從球形分布。上面可能有些內(nèi)容不好懂，不過沒關系，只要看到近似卡方為 ，自由度為 5， P值為 。因此 trial是勉強服從球形分布的，可以進行重復測量的方差分析。 Tests of WithinSubjects Effects Measure: MEASURE_1 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. TRIAL Sphericity Assumed 3 .000 GreenhouseGeisser .000 HuynhFeldt .000 Lowerbound .000 TRIAL * ANXIETY Sphericity Assumed 3 .341 GreenhouseGeisser .329 HuynhFeldt .338 Lowerbound .308 TRIAL * TENSION Sphericity Assumed 3 .193 GreenhouseGeisser .219 HuynhFeldt .204 Lowerbound .226 Error(TRIAL) Sphericity Assumed 27 Greenhou seGeisser HuynhFeldt Lowerbound 上 表 又用方差分析的方法對組內(nèi)因素進行了檢驗，注意第一種為球形分布假設成立時的結(jié)果，就是我們所要看的。如果該假設不成立，則根據(jù)不同的情況可看下面三種檢驗結(jié)果之一，或放棄該檢驗方法。 Tests of WithinSubjects Contrasts Measure: MEASURE_1 Source TRIAL Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. TRIAL Linear 1 .000 Quadratic 1 .085 Cubic .600 1 .600 .731 .415 TRIAL * ANXIETY Linear 1 .363 .562 Quadratic 1 .228 Cubic 1 .061 TRIAL * TENSION Linear 1 .166 Quadratic 1 .046 .834 Cubic 1 .188 Error(TRIAL) Linear 9 Quadratic 9 Cubic 9 .820 上表是非常重要的一部分：各次重復測量間變化趨勢的模型分析，這里要求檢驗沒有統(tǒng)計學意義，否則說明變化趨勢不服從該曲線。以 trial為例，對 Linear的檢驗 P值小于千分之一， Quadratic的 P值略大于 。只有 Cubic的 P值在 ，因此最佳的擬合曲線應為 Cubic（三次方曲線）；但由于一共才四次測量，三次方曲線顯然 方次 太 多 了，因此如果沒有任何其它提示或?qū)I(yè)上的知識，最終的擬和曲線應為 Quadratic（二次方曲線）。 Tests of BetweenSubjects Effects Measure: MEASURE_1 Transformed Variable: Average Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Intercept 1 .000 ANXIETY 1 .558 .474 TENSION 1 .461 .514 Error 9 上表為組間效應的方 差分析結(jié)果，可見 anxiety和 tension均無統(tǒng)計學意義。 最后，為了再確認一下幾次測量間的變化趨勢， 可以 用 plots子菜單作出模型估計的四次測量均數(shù)值如下圖： 可見四次測量均數(shù)實際上還是近似于直線趨勢的，因此前面的模型應為線性最佳。
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