析因设计重复测量设计PPT课件

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析因设计&重复测量设计

析因设计&重复测量设计

表 8 IL-11 对 5.5Gy 照射小鼠骨髓造血细胞周期(G0/G1 期)影响的测定结果 处 理 组 别 照前给药组 重复 编号 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 骨髓造血细胞周期(G0/G1 期)(单位) 时间:6h 65.80 66.72 66.59 62.82 63.69 59.30 57.34 58.31 60.16 60.46 65.58 62.36 64.03 67.59 64.89 12h 86.83 84.69 84.69 87.92 86.10 80.69 86.70 79.67 84.75 83.30 86.56 84.42 87.41 83.50 85.47 24h 95.88 93.67 93.67 94.93 90.84 95.53 91.14 95.05 93.26 93.67 95.23 92.41 98.84 96.11 95.65 3d 66.43 67.16 72.74 80.69 77.06 70.54 68.10 67.04 68.99 74.05 75.19 74.26 74.54 74.32 74.58 1w 64.74 60.87 59.90 53.58 53.41 54.56 64.26 62.22 58.81 57.86 65.20 65.79 60.10 60.47 62.89
机器 C: C1 6 1 4 0 6 1 3 1 5 9 6 3

具有以下六个特点的多因素设计可称之为 标准的析因设计:
其一,试验因素的个数大于等于2;


其二,所有试验因素的各个水平都互相搭配到,试 验条件数为全部试验因素的水平数之积;

其三,各试验条件下至少要做两次独立重复试验; 其四,做试验时,试验因素同时施加,即每次试验 涉及到每个试验因素的1个水平;

第12章重复测量设计 PPT课件

第12章重复测量设计 PPT课件

重复测量设计资料的ANOVA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,用于分析该观察指标在不同时间点上的变化规律。

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FEV1 ,以分析其的变动情况。

再如,药效研究中要观察给药后不同时间点上的血药浓度。

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.因重复测量设计的每一个体作为自身的对照,所以研究所需的个体相对较少,因此更加经济。

•缺点:滞留效应(Carry-over effect)前面的处理效应有可能滞留到下一次的处理.潜隐效应(Latent effect)前面的处理效应有可能激活原本以前不活跃的效应.学习效应(Learning effect)由于逐步熟悉实验,研究对象的反应能力有可能逐步得到了提高。

重复测量资料ANOVA对协方差阵的要求重复测量资料方差分析的条件:1. 正态性处理因素的各处理水平的样本个体之间是相(个体内不独立)互独立的随机样本,其总体均数服从正态分布;2. 方差齐性相互比较的各处理水平的总体方差相等;3. 各时间点组成的协方差阵(covariance matrix)具有球对称(sphericity)特征。

若球形性质得不到满足,用随机区组设计方差分析的F值是有偏的,这会造成I型错误增加。

一般ANOVA 的协方差矩阵22211121222212222221222111121212211212222()(1)()()(1)a aa a aa i i i i i i i ijij ii jjs s s s s s V s s s s y y n s y y y y n y y y y n sr s s⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=--=---=-=∑∑∑∑∑211222222114000000aa aas s V s s s ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭==对于第章,几个处理组间的协方差矩阵为:且假定重复测量资料的协方差矩阵时间点间的协方差矩阵实验前 5周后 10周后 实验前 0.081 0.090 0.065 5周后 0.386 0.411 10周后0.723时间点间的相关系数实验前 5周后 10周后 实验前 1 0.507 0.269 5周后 1 0.777 10周后122211121222212222221222111121212211212222()(1)()()(1)a aa a aa i i i i i i i ijij ii jjs s s s s s V s s s s y y n s y y y y n y y y y n sr s s⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=--=---=-=∑∑∑∑∑球形对称的实际意义22211121222212222221222111121212211212222()(1)()()(1)a a a a aa i i i i i i i ijij ii jjs s s s s s V s s s s y y n s y y y y n y y y y n s r s s⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=--=---=-=∑∑∑∑∑所有两两时间点变量间差值对应的方差相等对于y i 与y j 两时间点变量间差值对应的方差可采用协方差矩阵计算为:122222222211221222i ji j i jy y y y y y y y ss s ss s s s--=+-=+-如:球形对称的实际意义举例122222222211221222i ji j i jy y y y y y y y ss s ss s s s--=+-=+-如:协方差阵 A 1 A 2 A 3 A 4 A 1 10 5 10 15 A 2 5 20 15 20 A 3 10 15 30 25 A 415202540s 1-22 = 10 + 20 - 2(5) = 20 s 1-32 = 10 + 30 - 2(10) = 20 s 1-42 = 10 + 40 - 2(15) = 20 s 2-32 = 20 + 30 - 2(15) = 20 s 2-42 = 20 + 40 - 2(20) = 20 s 3-42 = 30 + 40 - 2(25) = 20本例差值对应的方差精确相等,说明球形对称。

第五章真实验设计5重复测量实验设计ppt课件

第五章真实验设计5重复测量实验设计ppt课件
精品课件
自变量A
a1
a2 a3
—————————
S11 S21 S31
S12 S22 S32
S13 S23 S33
S15 S25 S35
—————————
Y1 Y2 Y3
精品课件
自变量A
a1 a2 a3
———————————

S1 S11 S21
S2 S12 S22
变 b1 S3 S13 S23
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❖ 数据分析、结果统计
精品课件
❖ 结果,F(3,21)=25.17,P<0.01,呈现次数主效 应显著,四个处理平均数,54.375,53.875,57, 60至少有一对差异显著。需要进行进一步的检验。
精品课件
❖ 结果表明:呈现4次的喜欢程度显著高于呈现1次, 2次,3次的,其他各对呈现次数之间差异不显著。
Y11 Y21 Y31 Y12 Y22 数据收集和分析 主效应 交互效应 简单效应 多重比较
精品课件
二、多因素重复测量设计的统计分析
❖ 多因素重复测量的方差分析。
精品课件
举例
某研究兴趣在于研究明亮、黑暗环境与声音 反应时的关系。环境为因素A,明亮(A1)、黑 暗(A2),声音为因素B ,强(B1)、中(B2)、弱 (B3)。随机抽取六名被试,考察被试在每一 个处理条件下的反应。
① A B C 15 45 60
② A C B 15 60 45
③ B A C 45 15
60
如果要研究4种夹角15度、30度、
④B C A 15
45
60 45度和60度,有多少种组合?
⑤ C A B 60 45
15精品课件
• 如果自变量有4个处理,则有24个组合 4!= 1× 2 × 3 × 4 = 24

析因设计与分析PPT课件

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析因设计 Factorial Design
析因设计方法的提出(意义)
例:在评价药物疗效时,除需知道A药和B 药各剂量的疗效外(主效应),还需知道 两种药同时使用的交互效应。 析因设计及相应的方差分析能分析 药物的单独效应、主效应和交互效应。
2019年8月6日
2×2析因设计
2因素2水平全面组合
AB=[( a2b2- a2b1)-(a1b2- a1b1)]/2=(22-10)/2=6
2019年8月6日BB1ຫໍສະໝຸດ (未用药) B2 (用药)A
A1(未用药)
A2 (用药)
A1B1
A2B1
A1B2
A2B2
0 , a , b , ab 表示4个处理组A1B1,A2B1 ,A1B2,A2B2对应的总体均值
2019年8月6日
45
43
b1
b2
41
39
37
35
33
31
29
27
25
a1
a2
协同作用
2019年8月6日
45 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25
a1
b1 b2
a2
拮抗作用
2019年8月6日
一级交互效应: 两个因素间 二级交互效应:三个因素间 设计特点:在一个实验设计里,既可分析 因素的单独效应,又可分析其交互效应。
B因素
A因素
A1
A2
B1
A1 B1
A2 B1
B2
A1 B2
A2 B2
2×2=4种处理
2019年8月6日
2×3析因设计
各因素各水平全面组合的设计
A
B
B1
B2

医学统计学第十二章重复测量设计资料的方差分析PPT课件

医学统计学第十二章重复测量设计资料的方差分析PPT课件

医学统计学
8
表11-7 A,B两药联合运用的镇痛时间(min)
A 药物 剂量
1.0 mg
B 药物剂量
5g
1 5g
3g0
105
115
75
80
105
95
65
80
85
75
2.5 mg
115
80
125
135
130
120
90
150
5.0 mg
10.08.2020
85 120 125
医学统计学
65 120 100
前后测量设计不能同期观察试验结果,虽
然可以在前后测量之间安排处理,但本质上比
较的是前后差别,推论处理是否有效是有条件
的,即假定测量时间对观察结果没有影响。
10.08.2020
医学统计学
18
2. 配对 t 检验要求同一对子的两个实 验单位的观察结果分别与差值相互独立, 差值服从正态分布。
18 6983.333 387.963
10.08.2020
医学统计学
10
第十二章
重复测量设计的方差分析
ANOVA of Repeated Measurement Data
10.08.2020
医学统计学
11
Content
• Data characteristic • Analysis of two factors and two levels • Analysis of two factors and several levels • Familiar errors
16 14 10 12 20 18 18 16 18 18 1 6 .0 3 .1 316

析因设计重复测量设计

析因设计重复测量设计


EF
GH
注:A、C、E、G 分别代表四组的平均值;B、D、F、H 分别代表四组的标准差
对案例2,可按下面的方法进行安排:假定每个组 需要5只大鼠(最好根据已知条件经相应的估计样 本含量公式计算得到)
记录原始数据的标准列表格式见表3;发表论文时, 其标准格式见表4
表 3 两因素影响下血管内皮细胞的分泌蛋白(或相对量) 的测定结果(原始数据)
完全缓解组: (1)化疗期 46 51 41 32 45 52 41 34 (2)化疗间隙 56 36 46 47 63 56 54 39
未缓解组 : (1)化疗期 39 28 26 33 31 35 37 50 (2)化疗间隙 53 58 66 51 57 64 45 45
患者状态 完全缓解期
95.05
67.04
62.22
4
60.16
84.75
93.26
68.99
58.81
5 照射对照组 1
60.46 65.58
83.30 86.56
93.67 95.23
74.05 75.19
57.86 65.20
2
62.36
84.42
92.41
74.26
65.79
3
64.03
87.41
98.84
74.54
利用横向与纵向两个方向来排列全部实验 因素及其水平,使实验因素之间的全部水 平组合都能以纵横交叉的形式呈现出来, 并在因素之间各种水平组合条件下做两次 或两次以上独立重复实验
当实验因素的个数大于等于2且实验因素之间的各 级交互作用不可忽视,若研究者的经费、时间和人 力等允许时,应选用此设计
3
66.59

重复测量设计的的方差分析课件.ppt

重复测量设计的的方差分析课件.ppt
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
治疗前①
130 124 136 128 122 118 116 138 126 124
治疗后②
114 110 126 116 102 100 98 122 108 106
差值③
16 14 10 12 20 18 18 16 18 18
r①② =0.963, r①③ =-0.602, r②③ =-0.794
120
124
10
124
106
20
134
128
三、重复测量设计
当前后测量设计的重复测量次数≥3时,称重复测量 设计或重复测量数据。
表 1 2 -3 受 试 者 血 糖 浓 度 ( m m o l/L )
编号
放置时间(分)
0
45
90
135
1
5 .3 2
5 .3 2
4 .9 8
4 .6 5
2
5 .3 2
……
106
合计
244
……
230
118
……
134
124
……
128
242
……
262
表 12-10 干预分组作用的方差分析表
变异来源 自由度
SS
MS F P
组间合计 (个体间 )
2n-1
SS组间
1( M 2
)2
j
C
干预分组 (A) 组间误差
1 2(n-1)
SS A SS组间 SSA
表 12-9(1)高血压患者治疗前后的舒张压(mmHg)
Lower-bound
333.800 18.000
18.544
Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

《重复测量设计》课件

《重复测量设计》课件

总结词
重复测量设计在生态学研究中用于观察生态 系统在不同时间点的变化,如物种丰富度、 种群动态和生态系统功能等。
详细描述
生态学家可以通过重复测量设计来研究生态 系统随时间的变化。例如,为了研究气候变 化对动植物种群的影响,可以在不同时间点 调查物种丰富度和种群数量,以评估气候变 化对生态系统的影响。
重复测量设计的应用场景
生物学实验
在生物学研究中,重复测量设计 常用于动物实验、植物实验和微 生物实验中,以评估药物效果、
基因表达等。
医学研究
在医学研究中,重复测量设计用于 临床试验、流行病学调查和药物疗 效评估等,以获取更准确的结果。
环境监测
在环境监测中,重复测量设计用于 对空气、水质、土壤等进行多次测 量,以评估污染程度和变化趋势。
选择实验类型
根据研究目的和研究问题选择合适 的实验设计类型。
确定实验对象和实验处理
根据实验类型选择合适的实验对象 和实验处理方式。
设计实验程序
制定详细的实验程序,包括实验操作 、数据采集和统计分析等。
实施实验
按照实验程序进行实验,并记录相 关数据。
数据分析
对实验数据进行统计分析,得出结 论并解释结果。
设计实验程序和操作流程
总结词
制定详细的实验程序和操作流程,确保实验的准确性和可靠性。
详细描述
在确定研究目的、问题和实验设计类型后,需要设计详细的实验程序和操作流程。这包括实验前的准备工作、实 验的具体操作步骤、数据采集和处理的方法等。确保实验程序和操作流程的准确性和可靠性是获得可靠实验结果 的关键。
案例四:经济学实证研究
总结词
重复测量设计在经济学实证研究中用于分析经济现象随时间的变化,如经济增长、就业 率、通货膨胀率等。

第六讲重复测量

第六讲重复测量

完全随机设计:1.编号;2.给随机数字;3.随机分组;
4. 收集数据;5.数据分析,得出结论。
知识回顾:设计方案
设计题2.
某研究者欲观察A、B、C3种中药的促凝作用,以生理盐水 为对照(D),选择雄性大白兔为受试对象,假定每种药物作 用的时间均很短,观测指标(血凝时间)很快能恢复到正常 水平,请问可以采用何种设计(至少列出两种不同的设计)? 请写出完整的设计方案并说明理由。
知识引入
表 12-2 编号 治疗前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130 124 136 128 122 118 116 138 126 124 治疗后 114 110 126 116 102 100 98 122 108 106 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 高血压患者治疗前后的舒张压( mmHg ) 处理组 编号 治疗前 118 132 134 114 118 128 118 132 120 134 治疗后 124 122 132 96 124 118 116 122 124 128 对照组
交叉设计:符合伦理学要求,设计效率最高。 配对设计:同质间较差时 完全随机设计:同质间变异小时
知识回顾:设计方案
设计题1.
交叉设计:1.研究对象编号;2.给随机数字;3.随机 分组:随机数字小的6个先A后B,其余先B后A;4.按方案
实验收集数据;5.数据分析,得出结论。
配对设计:1.按病情等混杂因素配对;2.对子编号; 3.给每个对子中个体随机数字;4.随机分组:每个对 子中数字大(小)到A。5.数据分析,得出结论。
法,后A法。记录治疗后血压的下降值(kPa),结果列于表1。 试分析A、B两方案疗效有无差别。
两阶段交叉设计

重复测量一个因素的三因素实验设计(课堂PPT)

重复测量一个因素的三因素实验设计(课堂PPT)

被试量大大减小,仅 需N=n=4人,但顺序 效应对实验的影响增 强,随着实验中因素、 水平数的增加,每个 被试重复测量的次数 也会迅速增加,疲劳、 练习等问题变得不容 忽视。
被试内设计
需要的被试数量 N=npr=16,每个被 试接受3个实验处理, 可减少上述两种设计 所带来的问题。
重复测量一个 因素的三因素
b1 b1 b2 b2 b3 c1 c2 c1 c2 c1
b3 b1 b1 c2 c1 c2
b2 b2 b3 b3 c1 c2 c1 c2
S1 S2 S3 S4 S5 S6
S7 S8
S9
S13 S14 S15 S16 S17 S18 S19 S20 S21
S1 0 S11 S12 S22 S23 S24
10
w
其中:
▪ μ:总体平均数或真值 ▪ αj :A因素水平j的处理效应 ▪ γl :C因素水平l的处理效应 ▪ (αγ)jl:水平αj和γl的两次交互作用 ▪ 兀i(jl) :嵌套在水平αj和γl内的被试误差 ▪ βk :B因素的水平k的处理效应 ▪ (αβ) jk:水平αj 和βk 的两次交互作用 ▪ (βγ)kl : 水平βk和γl的两次交互作用 ▪ (αβγ)jkl:水平αj、βk和γl的三次交互作用 ▪ (β兀)ik(jl) :水平 βk和嵌套在水平αj和γl内的被试兀i的交互作用的残差 ▪ ∈ijkl :误差变异,即单元内误差
6
重复测量一个因素的三因素混合实验设计图解
以2×3×2三因素实验为例
a1c1
a1c2
a2c1
a2c2
S9 S10 S11
b1
S1 S2 S3 S4
S5 S6 S7 S8
S12
S13 S14 S15 S16
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-
3
案例2
检测不同干预下血管内皮细胞的分泌蛋白及相对量 的差异
包括:正常内皮细胞,加药DMEM 6小时内皮细胞, 加药KREB 6小时内皮细胞,缺氧6小时内皮细胞, 加药KREB液缺氧6小时内皮细胞,加药DMEM缺 氧6小时内皮细胞
-
4
问题2
观测指标为血管内皮细胞的分泌蛋白量 (或相对量)(单位)
-
15
表 5 不同测定时间 A、不同加热方式 B 和不同机器 C 对切割的钢条长度的影响
测定 加热
钢条编码长度
时间 A 方式 B 机器 C: C1
C2
C3
C4
A1
B1
6
9
7
9
1
2
6
6
1
3
5
5
0
4
7
3
B2
4
6
6
5
-1
0
4
5
0
1
3
4
0
1
5
4
A2
B1
6
3
8
7
3
2
7
9
1
-1
4
8
1
0
11
6
B2
3
1
6
4
2
0
9
析因设计
-
1
案例1
评价大鼠暴露于有毒物质TCDD和PCBs的复合效应
试验分为4组,即对照组、TCDD染毒组、PCBs染 毒组和TCDD/PCBs联合染毒组
每天染毒,连续染毒6天,第7天处死动物
-
2
问题1
电泳样本为:肝脏。观测指标为某定量指 标,设为outcome(单位)
请问:如何安排此试验?
4
1
-2
1
3
-1
1
6
3
A3
B1
5
4
10
11
-1
2
10
5
9
6
6
4
6
1
4
8
B2
6
0
8
7
0
-2
4
3
3
7
10
0
4
-4
7
0
-
16
一、析因设计的概念
具有以下六个特点的多因素设计可称之为 标准的析因设计:
其一,试验因素的个数大于等于2;
其二,所有试验因素的各个水平都互相搭配到,试 验条件数为全部试验因素的水平数之积;
影响的测定结果(简化表达的数据)( x s ,n=5)
Outcome(单位)
TCDD 用否
PCBs 用否:
不用

不用
AB
CD

EF
GH
注:A、C、E、G 分别代表四组的平均值;B、D、F、H 分别代表四组的标准差
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11
如何设计这些具体的试验
对案例2,可按下面的方法进行安排:假定每个组 需要5只大鼠(最好根据已知条件经相应的估计样 本含量公式计算得到)
XXXXX
XXXXX
XXXXX
XXXXX
XXXXX
注:不加药可被视为“加安慰剂 6 小时”,下表同样,从略
-
13
表 4 两因素影响下血管内皮细胞的分泌蛋白(或相对量)的
测定结果(简化表达的数据)( x s ,n=5)
加药种类
血管内皮细胞的分泌蛋白(或相对量)(单位)
内皮细胞类型:
正常
缺氧 6 小时
一般来说,当实验因素个数大于6时不宜选用此设 计,因为所需要的实验次数太多,研究者很难承受
-
22
五、主效应与交互作用
将20只家兔随机等分4组,每组5只,进行神经损伤 后的缝合试验
处理由两个因素组合而成,A因素为缝合方法,B 因素为缝合后的时间。试验结果为家兔神经缝合后 的轴突通过率(%)
比较不同缝合方法及缝合后时间对轴突通过率的影 响
不加药
AB
CD
加 DMEM 药 6 小时
EF
GH
加 KREB 药 6 小时
IJ
KL
注:A、C、E、G、I、K 分别代表六组的平均值;B、D、F、H、J、L 分别代表六组的
标准差
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14
如何设计这些具体的试验
对案例3,可按下面的方法进行安排:在三 个试验因素水平的全面组合条件下进行4次 独立重复试验(假定重复次数是由公式计 算出来的),则具体安排见表5
记录原始数据的标准列表格式见表3;发表论文时, 其标准格式见表4
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12
表 3 两因素影响下血管内皮细胞的分泌蛋白(或相对量) 的测定结果(原始数据)
加药种类
不加药 加 DMEM 药 6 小时 加 KREB 药 6 小时
血管内皮细胞的分泌蛋白量(或相对量)(单位)
内皮细胞类型:
正常
缺氧 6 小时
XXXXX
利用横向与纵向两个方向来排列全部实验 因素及其水平,使实验因素之间的全部水 平组合都能以纵横交叉的形式呈现出来, 并在因素之间各种水平组合条件下做两次 或两次以上独立重复实验
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21
四、析因设计的应用场合
当实验因素的个数大于等于2且实验因素之间的各 级交互作用不可忽视,若研究者的经费、时间和人 力等允许时,应选用此设计
请问:如何安排此试验?
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5
案例3
为了考察三个试验因素对生产出来的钢条长度的影 响
因素A为每天切割钢条的时间段,分为A1(上午8 点)、A2(上午11点)和A3(下午3点);因素B 为热处理的方式,分为B1与B2两种;因素C为用于 切割钢条的机器种类,C1C4共4种机器
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6
问题3
观测指标为钢条编码长度(即经过某种变 量变换后的长度)
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17
一、析因设计的概念
其三,各试验条件下至少要做两次独立重复试验;
其四,做试验时,试验因素同时施加,即每次试验 涉及到每个试验因素的1个水平;
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18
一、析因设计的概念
其五,可采用完全随机的方法将全部受试对象分配 到各试验条件组中去;
其六,数据分析时,假定全部试验因素对观测结果 的影响是地位平等的。
请问:如何安排此试验?
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7
如何思考这三个试验研究问题
上述三个试验研究问题都有四个共同特点, 即试验中都涉及到多个试验因素,而且, 试验因素同时施加,也不知道试验因素对 观测结果的影响有无主次地位之分,试验 因素对受试对象的随机分组没有任何制约
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8
如何设计这些具体的试验
对案例1,可按下面的方法进行安排:假定每个组 需要5只鼠(最好根据已知条件经相应的估计样 本含量公式计算得到)
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二、析因设计的优缺点
优点:可以用来分析全部主效应和因素之间的各级 交互作用的大小
缺点:所需要的实验次数很多,当因素较多或因素 的水平数较多时,所需要的实验次数太多,研究者 常无法承受
对于受条件限制,而又需要分析多因素的实验,可 采用正交设计和均匀设计,这将在下节课中提到。
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三、析因设计的实施
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表 6 家兔神经缝合后的轴突通过率(%)
记录原始数据的标准列表格式见表1;发表论文时, 其标准格式见表2
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9
表 1 毒物 TCDD 用否与毒物 PCBs 用否对大鼠肝脏组织中 outcome 影响的测定结果(原始数据)
Outcome(单位)
TCDD 用否
PCBs 用否:
不用

不用 用
XXXXX XXXXX
XXXXX XXXXX
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10
表 2 毒物 TCDD 用否与毒物 PCBs 用否对大鼠肝脏组织中 outcome
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