析因设计的方差分析.ppt

1、医学统计学研究生，因子设计方差分析，2002，因子设计的方差分析，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，1。析因设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，例1:甲、乙类药物对高胆固醇血症的治疗作用(降胆固醇值mg)，询问其是否有降胆固醇作用。两种药物之间是否存在相互作用，完全随机二因素22析因设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，例2:白血病患儿淋巴细胞转化率()，询问不同缓解程度和不同化疗周期的浸出率是否相同。它们之间是否存在交互作用，完全随机二因素22析因设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，实施例3:小鼠种属A、体重B和性别C

2、对皮内SRS肿瘤细胞生长特性的影响结果(肿瘤体积cm3)A、B和C的主要作用是什么？三者之间有互动吗？完全随机三因素222析因设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，实施例4:研究促肾上腺皮质激素对不同注射剂量和不同注射频率小鼠尿液总酸度的影响。问一下甲和乙的主要效果是什么？他们之间有互动吗？随机配伍的双因素32析因设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，析因设计的特点，2个以上的因素(处理变量)，2个以上的水平和2次以上的重复，所有的因素都参与了每个测试，也就是说，观察指标(观察值)所应用的因素同时是测量数据(独立，正态和等方差)。于传华，第四军医大学卫生统计

3、系，2002年12月，因子设计相关术语，简单效应：当其他因素的水平固定为某一值时，某一因素的主要效应：某一因素的每个个体效应的平均效应。互动：一个因素的效果随着另一个因素的变化而变化的情况。(例如，一阶交互作用AB和二阶交互作用ABC，于传华，卫生统计系，第四军医大学，2002年12月，析因设计的优点和缺点可以用来分析所有的主要影响，以及各层次因素之间的交互作用、优点和缺点。要求的测试有很多，如2个因素，要求在3个水平上重复5次，共45次测试，于传华，第四军医大学卫生统计系，1992)。析因设计的方差分析(1)两因素两水平(2)两因素三水平(3)三因素多水平，于传华，第四军医大学卫生统计系，2

4、002年12月，(1)完全随机析因设计的两因素两水平的方差分析，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，例11-1:缝合后的时间有什么不同吗？它们之间是否存在交互作用，完全随机双因素22因子设计，余传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，方差分析，误差，治疗组，余传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，治疗组间变异的分解，第四军医大学卫生统计系，个体效应，B效应，A效应，余传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，主要效应， 因子A的主要作用解释如下：与外膜缝合(不考虑缝合时间)相比，神经轴突通过率提高了6%。 因子B的主要作用解释如下：与缝合后1月相比(不考虑

5、缝合方法)，轴突通过率提高了22%。b效应，A效应，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，交互作用，缝合后2个月鞘膜缝合与外膜缝合的神经轴突通过率差异仅比缝合后1月高2%。两条直线相互平行，表明这两个因素之间的相互作用很小。余传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月方差分析的必要性，因子A(缝合方法)的主效应为6%，因子B(缝合时间)的主效应为22%，AB的交互作用为2%。以上都是样本均值的比较结果。为了推断总体均值是否具有相同的特征，有必要分析测试结果的方差并得出结论。俞传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，因子分解的SS处理，2002年12月，体、艾、毕的计算，

6、2002年12月，第四军医大学卫生统计系，因子分析结果。2002年12月，(2)双因素多水平完全随机因子设计的方差分析，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，例11-2:观察甲、乙联合应用于产妇的镇痛时间(min)，完全随机双因素33因子设计，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月。完全随机双因素析因设计方差分析表，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，甲、乙类药物镇痛时间方差分析表，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，(3)三因素多水平完全随机析因设计方差分析，于传华，第四军医大学卫生统计系，2002年12月，完全随机三因素析因设计方差分析表，于传华