重复测量方差分析

重复测量方差分析Tag内容描述：<p>1、1、 不同性别各阶段体重变化如图可知，不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。通过重复测量方差分析，可知被试内自变量不同阶段的球形度检验不显著，p0.05。根据一元分析，各阶段体重变化显著，F（4,56）=57.534，P0.05。根据事后检验，仅4,5阶段体重的差异不显著，P0.05，阶段2体重显著低于阶段1，P0.05，其他阶段之间体重差异显著，p0.01。2、 销售地点与销售时间对销售量的影响根据重复测量方差分析，被试内自变量销售时间的球形度检验显著 df=2，p0.01，根据多元分析，可知销售时间和地区的交互效应显著，F=5.590，p0.05。被。</p><p>2、1,重复测量设计 资料的方差分析,第二军医大学卫生统计学教研室 张罗漫,ANOVA for Repeated Measurement Design Data,2,讲课内容 第一节 重复测量资料的数据特征(重点) 第二节 重复测量数据的两因素两水平分析 第三节 重复测量数据的两因素多水平分析 第四节 重复测量数据统计分析需注意的问 题(重点),3,第一节 重复测量 资料的数据特征,4,十八岁正常中国男子身高值(m),对5个不同的人各测量1次： 1.80 1.56 1.90 2.10 1.74,对1个人测量5次： 1.77 1.78 1.76 1.77 1.77,相互独立 提供较多信息,组内相关,5,一、前后测量设计,6,7,二、设立对照。</p><p>3、重复测量资料的方差分析,华中科技大学同济医学院 宇传华 2004年10月,重复测量的定义,重复测量(repeated measure)是指对同一研究对象的某一观察指标在不同场合（occasion，如时间点）进行的多次测量。 例如，为研究某种药物对高血压（哮喘病）病人的治疗效果,需要定时多次测定受试者的血压（FEV1） ，以分析其血压（FEV1）的变动情况。 注：FEV1最大呼气量,实例举例1,每一根线代表1只兔子,实例举例2,每一根线代表1位病人,重复测量设计的优缺点,优点： 每一个体作为自身的对照，克服了个体间的变异。分析时可更好地集中于处理效应. 因重复测。</p><p>4、z检验,黄体素,t检验,独立样本 t检验,几种常见的假设检验,配对样本 t检验,前堂回顾,四种假设检验的适用条件,第 2 页,独立样本t检验,z检验,t检验,配对样本t检验,1、总体样本均值、标准差已知，样本和总体差异性检验,2、总体样本均值已知，标准差未知，样本和总体差异性检验,3、双独立样本之间的检验,4、相关样本之间的差异检验,统计量,考察量：均值之差偏移了多少个标准距离（标准误） 统计量=均值之差/标准误,一、陈述虚无假设和备择假设，并确定显著性水平,假设检验的步骤,1、z检验 H0：没有显著性差异 2、t检验 H0：没有显著性差异 3、独。</p><p>5、重复测量方差分析的原理和统计操作,Contents,原理,1,统计操作,2,结果解释,3,简单效应分析,4,原理,重复测量设计是对同一因变量进行重复测度。 重复测量设计的方差分析可以是同一条件下进行的重复测度，也可以是不同条件下的重复测量，可以考察： （1）各种处理之间是否存在显著性差异； （2）被试之间的差异； （3）各种处理与被试分组之间的交互作用。,统计操作,使用范例： 1、攻击性的追踪调查中，考察不同性别的高中生攻击性发展特点是否有差异，采用了2（男/女，组间变量）2（第一年测试/第二年测试，组内变量）的重复测量方差分析； 2。</p><p>6、第十章 方差分析（三） 重复测量资料的方差分析,华中科技大学同济医学院 宇传华 2004年10月,重复测量的定义,重复测量(repeated measure)是指对同一研究对象的某一观察指标在不同场合（occasion，如时间点）进行的多次测量。 例如，为研究某种药物对高血压（哮喘病）病人的治疗效果,需要定时多次测定受试者的血压（FEV1） ，以分析其血压（FEV1）的变动情况。 注：FEV1最大呼气量,实例举例1,每一根线代表1只兔子,实例举例2,每一根线代表1位病人,重复测量设计的优缺点,优点： 每一个体作为自身的对照，克服了个体间的变异。分析时可更好地集。</p><p>7、第十一章 多因素试验的方差分析 第一节 析因设计的方差分析 (纲要复习),模 式,处理组数：g=IJ，每组n个试验对象 试验数据Xijk i=1,2, , I j =1,2, , J k=1,2, ,n 试验数据共gn个,方差分析基本思想,变异分解,*原理：,两边平方后求和,自由度分解,表11-6 完全随机设计两因素析因设计方差分析表,表11-7 A,B两药联合运用的镇痛时间（min）,表11-9 A、B两药联合运用的镇痛时间的方差分析表,（2）将表11-8计算结果代入表11-6，得方差分析表,见表11-9。,重复测量设计的方差分析 ANOVA of Repeated Measurement Data,第十二章,Content,Data charact。</p><p>8、1,重复测量设计资料的方差分析,第12章,2,讲课内容 第一节 重复测量资料的数据特征 第二节 重复测量数据的两因素两水平分析,3,第一节 重复测量资料的数据特征,4,十八岁正常中国男子身高值(m),对5个不同的人各测量1次： 1.80 1.56 1.90 2.10 1.74,对1个人测量5次： 1.77 1.78 1.76 1.77 1.77,相互独立 提供较多信息,组内相关,5,一、前后测量设计,6,7,二、设立对照的前后测量设计,8,三、重复测量设计(单因素),同一受试者的血样重复测量的结果是高度相关的。,9,10,重复测量设计与随机区组设计区别 重复测量设计 处理因素在区组间（受试者）随。</p><p>9、1,重复测量设计 资料的方差分析,第二军医大学卫生统计学教研室 张罗漫,第12章,ANOVA for Repeated Measurement Design Data,2,讲课内容 第一节 重复测量资料的数据特征(重点) 第二节 重复测量数据的两因素两水平分析 第三节 重复测量数据的两因素多水平分析 第四节 重复测量数据统计分析需注意的问 题(重点),3,第一节 重复测量 资料的数据特征,4,十八岁正常中国男子身高值(m),对5个不同的人各测量1次： 1.80 1.56 1.90 2.10 1.74,对1个人测量5次： 1.77 1.78 1.76 1.77 1.77,相互独立 提供较多信息,组内相关,5,一、前后测量设计,6,7,二、。</p><p>10、第十章 方差分析（三） 重复测量资料的方差分析,华中科技大学同济医学院 宇传华 2004年10月,重复测量的定义,重复测量(repeated measure)是指对同一研究对象的某一观察指标在不同场合（occasion，如时间点）进行的多次测量。 例如，为研究某种药物对高血压（哮喘病）病人的治疗效果,需要定时多次测定受试者的血压（FEV1） ，以分析其血压（FEV1）的变动情况。 注：FEV1最大呼气量,实例举例1,每一根线代表1只兔子,实例举例2,每一根线代表1位病人,重复测量设计的优缺点,优点： 每一个体作为自身的对照，克服了个体间的变异。分析时可更好地集。</p><p>11、方差分析（2）,重复测量设计,方法：重复测量的方差分析 目的：推断处理、时间、处理时间对试验对象的试验指标的作用 资料： 处理因素分g个水平，每组随机分配n个试验对象，共ng个，g1 时间因素分m个水平（m个时点），每个对象有m个时点上的测量值，共gnm个，m2 特例：g1，单组重复测量资料 m2，前后重复测量资料,实验操作方法,重复测量数据的两因素多水平设计，两因素包括一个干预因素（A因素）和测量时间因素（B因素）； 多水平指干预（A因素）有g（2）个水平，测量时间（B因素）有m（2）个水平（测量时间点）。 随机化分组采用完全随机。</p><p>12、方差分析,单因素：完全随机设计 两因素：随机区组设计 多因素：？,重复测量设计,单组 多组,单因素方差设计只涉及一个处理因素该因素至少有两个水平,有两水平时：称为两样本均数比较 两水平以上：称多个样本均数比较的方差分析,知识点：多重比较时有特定的方法，不能用两样本均数比较，此时容易加大类错误（把本无差别的两个总体判为有差别）的概率。,为什么？Why?,举例：,有4个样本均数,如果用t检验每次比较选0.05， 不犯错误的概率1 6次不犯错误（ 1）6 总的水准：1( 1)6 1( 10.05)6=0.26 比0.05大多了！ 比较的次数越多犯错误的概率越大。</p><p>13、多元方差分析,例1将某班的学生按班级随机分成两组，一组施以素质教育，另一组仍用传统的应试教育，考察某次摸底考试的两种教育模型对学生成绩（如语文、数学、外语、体育等）的影响。很容易想到的分析方法是对两组学。</p><p>14、a,1,卫生统计学（第五版）,卫生统计学与数学学教研室,a,2,第九章 方差分析,一、 完全随机设计资料的方差分析 二、 随机区组设计资料的方差分析 三、 析因设计资料的方差分析 四、重复测量资料的方差分析 五、 多个样本均数的两两比较 六、方差分析前提条件和数据转换,a,3,学习要求： 1.掌握方差分析的基本思想； 2.掌握单因素、双因素方差分析的应用条件、意义及计 算方法； 3.熟悉多个均。</p>