手机版

重复测量方差分析

发布时间:2024-11-08   来源:未知    
字号:

单因素:完全随机设计

方 差 分 析

两因素:随机区组设计 多因素:???

单组重复测量设计

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Ⅰ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

64 2

如果用t检验每次比较选α=0.05,

不犯Ⅰ错误的概率1-α6次不犯Ⅰ错误( 1-α)6

总的水准:1-( 1-α)6= 1-( 1-0.05)6=0.26比0.05大多了!!

比较的次数越多犯Ⅰ错误的概率越大!!把无差别的结果判为有差别

完全随机设计如比较4种饲料对小鼠体重增加量的影响,处理 因素是饲料,有4个水平(不同饲料)。 完全随机设计是将n个小鼠随机分为4组。

随机区组设计

非处理因素

是将n个小鼠按出生体重相近的原则,4个一组 相配(称为区组)后,再随机分不同的水平组, 称为两因素方差分析。

应用条件1. 各样本是相互独立的随机样本,均服从正态分布。 2. 相互比较的各样本的总体方差相等, 具有方差齐性。

重复测量设计一、重复测量资料的数据特征

当对同一受试对象在不同时间重复测量次数p≥3时,称为重复测量设计或重复测量数据。测量时间点 受试者

1 y11 y21

2 y12 y22

… … …

p y1p y2p

1 2 : n

yn1

yn2

y np

图例

重复测量资料是同一受试对象的同一观察指标在不同时间点

上进行多次测量所得的资料,常用来分析该观察指标在不同时间点上的变化。有时是从 同一个体的不同部位(或组织)上重复测量 获得的指标的观测值。

目的:就是比较不同时间点动态变化趋势的特征

问题?

想一想?同一观察单位具有多个 观察值,而这些观察值来自同一 受试对象的不同时点(部位等), 这类数据间往往有相关性存在, 违背了方差分析要求数据满足独 立性基本条件。

在这种情况下:若使用一般的方差分析,就不能充分揭示出

内在的特点,有时甚至会得出错误结论。所以重复测量资料需要采用专门 的统计分析方法,该方法是近代

统计学研究的热点之一。

实际中:重复测量资料比独立资料更多见。●临床研究中,需要观察病人在不同时间的某些生理、 生化或病理指标的变化趋势,研究不同时间或疗程 的治疗效果。 ●流行病学研究中,观察队列人群在不同时间上的发 病情况。研究不同职业、性别人群实施某种控制后,

不同时间的多次效果考察。●卫生学研究中,纵向观察儿童生长

发育规律等,不

同地区和环境营养状况。

提醒大家重复测量数据在医学研究中十分常见,在 医学类杂志上约占四分之一,而且统计

表达和分析误用情况严重。

主要优点减少样本含量

控制个体变异非实验因素(干扰因素)

重复测量设计 与随机区组设计的区别?

1. 随机区组设计要求每个区组内实验单位彼此独立表 A、B、C 3种营养素喂养 小白鼠所增体重(克) C营养素

处理因素只能在 区组内随机分配 每个实验单位接1 2 3 4 5 6 7 8

区组号 A营养素 B营养素

受处理是不同的见左表:

50.10 47.80 53.10 63.50 71.20 41.40 61.90 42.20

58.20 48.50 53.80 64.20 68.40 45.70 53.00 39.80

64.50 62.40 58.60 72.50 79.30 38.40 51.20 46.20

2. 重复测量设计区组内实验单位 彼此不独立,见表12-3

重复测量方差分析.doc 将本文的Word文档下载到电脑,方便复制、编辑、收藏和打印
    ×
    二维码
    × 游客快捷下载通道(下载后可以自由复制和排版)
    VIP包月下载
    特价:29 元/月 原价:99元
    低至 0.3 元/份 每月下载150
    全站内容免费自由复制
    VIP包月下载
    特价:29 元/月 原价:99元
    低至 0.3 元/份 每月下载150
    全站内容免费自由复制
    注:下载文档有可能出现无法下载或内容有问题,请联系客服协助您处理。
    × 常见问题(客服时间:周一到周五 9:30-18:00)