多因素方差分析ppt
合集下载
单因变量多因素方差分析课件
通过检验各组间方差的齐性，判断是否满 足多因素方差分析的前提条件。
多因素方差分析的实际操作和结果解读
操作步骤
选择合适的统计软件，按照多因素方差分析的步骤进行操作 。
结果解读
根据分析结果，判断各因素对因变量的影响程度和显著性， 给出合理的解释和建议。
05
实际应用中的注意事项
实验设计的考虑因素
实验目的
方差分析的假设条件
独立性
各组数据相互独立，不受其他组数据的 影响。
正态性
各组内的数据分布符合正态分布。
齐性
各组内的方差应相等，即方差齐性。
同质性
各组数据的总体均值相同或至少在可比 较的意义上相等。
方差分析的统计推断
计算F值
通过比较组间方差和组内方差，计 算F统计量，用于判断各组均值是否
存在显著差异。
定义
多因素方差分析是用来检验多个自变量对因变量的影响的统计方法，通过比较不同组之间的方差，判断自变量是 否对因变量产生了显著影响。
目的
确定自变量对因变量的独立和交互作用，以及控制其他变量的影响，从而更准确地解释和预测因变量的变化。
多因素方差分析的假设条件
01
假设条件的必要性
为了确保分析结果的准确性和 可靠性，必须满足一定的假设 条件。这些假设条件包括正态 性、方差齐性和独立性等。
在多因素研究中，需要 考虑数据收集的伦理问 题和隐私保护问题，避 免侵犯个人隐私和权益 ，同时确保研究的合法
性和公正性。
THANKS
单因变量多因素方差分析课 件
目录
• 引言 • 单因素方差分析基础 • 多因素方差分析原理 • 单因变量多因素方差分析应用实例 • 实际应用中的注意事项 • 总结与展望
双因素及多因素SPSS方差分析.ppt
0 0 0 0 0 0 0
3 6d 7 4 g i l 7 1 3 2
. 4 t
t .1 d
4 6 1 2 2 6 4 8 h 8 4
e
m SS u C 6 . 0 I3 . T 0 . D 6 . 0 L . T 0 . 6 T . T 3 . L 0 E T 0 C 6 a R 1 4 2 8 3 2 3 7
方差分析表
a. R Squared = .446 (Adjusted R Squared = .402)
NAU 李刚华
SPSS 协方差分析实例输出2 应用
参数估测值的输出结果表
P a r am e t e r E st i m a t e s Dependent Variable: 肺活量 95% Confidence Interval Parameter B Std. Error t Sig. Lower Bound Upper Bound Intercept 7.977 .886 8.998 .000 6.151 9.803 AGE -8.70E-02 .020 -4.447 .000 -.127 -4.670E-02 [TIME=1] .300 .303 .993 .330 -.323 .924 a [TIME=2] 0 . . . . . a. This parameter is set to zero because it is redundant.
NAU 李刚华
SPSS 多维交互效应方差分析实例输出1 应用
方差分析结果 因素变量表
w
j e
e D
e p a
e
c
n e e
rM l g t
p I e 0 0 0 0 0 0 0 0 e o Sr a eF r1 e 0 G 9 I5 7 G 2 G 7 G 4 o a r S q
《多因素方差分析》课件
结果解释
可解释总变差中各因素的影响以及交互作 用对变差的贡献，从而找到变量间的优化 组合。
多因素方差分析的重要概念和术语
变量 因素水平 均值 方差
影响响应变量的因素，可以是控制因素， 也可以是研究因素。
在研究因素中不同取值，表示因素强度的 划分。
所有观察到的响应变量的总和除以观测次 数。
对每个数据点和均值之差的平方进行求和， 并除以总数据点数。
度。
多因素方差分析的应用领域和价值
农业领域
分析环境因素，评估不同土壤处理和种子品种 的影响。
医学领域
对患者实验结果进行分析，探究不同药物以及 人群之间的药效差异。
生产领域
通过分析产品或者过程中因素之间的影响，提 高流程效率和产品质量。
社会科学领域
对大量数据进行因素分析，找到不同因素对人 们偏好的影响关系。
多因素方差分析的实例分析
1 问题
比较三种不同芯片的型号,不同周期下 的工作温度变化是否存在显著差别。
2 实验方案
三种芯片型号、五种不同周期下，两家 不同公司的生产环境，共计30组试验。
3 数据分析
4 结论
统计数据分析结果表明不同的芯片型号 和不同的周期都对工作温度产生了显著 的影响，且不同芯片型号和周期的交互 作用也有重要影响。
多因素方差分析
探究多因素方差分析的背景与基本概念，了解其实用价值并且学会如何应用 它来解决问题。
多因素方差分析的定义
研究对象
比较两个或两个以上的因素对一个或多个 响应变量的影响。
数据前提
需要每种因素的不同水平和每个响应变量 的各自取值。
分析方法
计算变异的贡献以及因素之间的差异，同 时考虑到因素交互作用的效应。
可解释总变差中各因素的影响以及交互作 用对变差的贡献，从而找到变量间的优化 组合。
多因素方差分析的重要概念和术语
变量 因素水平 均值 方差
影响响应变量的因素，可以是控制因素， 也可以是研究因素。
在研究因素中不同取值，表示因素强度的 划分。
所有观察到的响应变量的总和除以观测次 数。
对每个数据点和均值之差的平方进行求和， 并除以总数据点数。
度。
多因素方差分析的应用领域和价值
农业领域
分析环境因素，评估不同土壤处理和种子品种 的影响。
医学领域
对患者实验结果进行分析，探究不同药物以及 人群之间的药效差异。
生产领域
通过分析产品或者过程中因素之间的影响，提 高流程效率和产品质量。
社会科学领域
对大量数据进行因素分析，找到不同因素对人 们偏好的影响关系。
多因素方差分析的实例分析
1 问题
比较三种不同芯片的型号,不同周期下 的工作温度变化是否存在显著差别。
2 实验方案
三种芯片型号、五种不同周期下，两家 不同公司的生产环境，共计30组试验。
3 数据分析
4 结论
统计数据分析结果表明不同的芯片型号 和不同的周期都对工作温度产生了显著 的影响，且不同芯片型号和周期的交互 作用也有重要影响。
多因素方差分析
探究多因素方差分析的背景与基本概念，了解其实用价值并且学会如何应用 它来解决问题。
多因素方差分析的定义
研究对象
比较两个或两个以上的因素对一个或多个 响应变量的影响。
数据前提
需要每种因素的不同水平和每个响应变量 的各自取值。
分析方法
计算变异的贡献以及因素之间的差异，同 时考虑到因素交互作用的效应。
第2章-多因素方差分析
7
.603
Intercept
769.081
1
769.081
A
2.017E-03
1 2.017E-03
B
7.707E-02
1 7.707E-02
C
.799
1
.799
A*B
1.904
1
1.904
B*C
5.227E-02
1 5.227E-02
A*C
1.335
1
1.335
A * B *C
4.860E-02
1 4.860E-02
25
26
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: Y
Type III Sum
Sou rce
of Squares
Intercept Hypothesis145548.375
Err or
.
A
Hypothesis 12.250
Err or
666 .750
B
Hypothesis 100.125
Err or
666 .750
A* B
Hypothesis 666.750
Err or
271 5.500
df Mean Square
1
.
.a
.
2
6.1 25
6
111 .125b
3
33. 375
6
111 .125b
6 111.125
12
226 .292c
F .
.05 5
.30 0
.49 1
Sig . .
.94 7
多因素方差分析的SPSS操作ppt课件
❖ B在A2水平上的简单效应显著，p=0.013<0.05。
❖ 结果表明，教学态度B对识字量的影响受到不同教学方 法(集中A1、分散A2)的影响。与分散方法A2不同，集
中识字A1对识字量的影响精选更课件大ppt 。
22
❖ 图五为均值分布图，即为两因素作用下，因变量的均值分布 情况，通常，若交互效应不显著时，图中的因素分线均为平 行线；若交互效应显著，图中的因素分线不平行。此图中， 将教学态度B作为横轴变量精，选课观件p察pt 教学方法的变化对因变量23 的影响。
相应检验。
精选课件ppt
8
❖ 单击paste按钮，将操作命令粘贴至句法编辑窗口 (syntax editor)，在A、B两因素之间加入BY。
精选课件ppt
9
❖ 表一给出了各水平结合下数据的正态分布检 验，通过S-W方法，得出p>0.05，接受虚无假 设，因此数据均服从正态分布。
精选课件ppt
10
【小提示】四种方法需要综合比较。当Pillai’s
❖ A在B1水平上的简单效应不显著,p=0.333>0.05。
❖ A在B2水平上的简单效应不显著,p=0.175>0.05。
❖ 结果表明，教学方法A对识字量的影响没有受到
不同教学态度(严肃B1、轻松B2)的影响。
精选课件ppt
24
第6章 多因素方差分析
6.1两因素被试间方差分析 6.2三因素被试内方差分析 6.3多因素混合实验设计
到另一个自变量的影响。教学方法对识
字量的影响，受到不同教学态度的影响。
教学态度对识字量的影响，受到不同教
学方法的精影选课响件p。pt Nhomakorabea5
两因素被试间方差分析SPSS操作
方差分析课件-PPT
、 、 、 增重表就是选用S-N-K法作均数多重两两比较得结果
增重表就是选用S-N-K法作均数多重两两比较得结果:
本例按a=0、05水准,将无显著性差异得数归为一类 (Subset for alpha=0、05)。可见
品种5、2、3得样本均数位于同一个子集( Subset )内,说 明品种5、品种2、品种3得样本均数两两之间无显著差异; 品种3、4、1位于同一个Subset内,她们之间无显著差异;而 品种5、2与品种4、1得样本均数有显著差异。
即三组均数间差异极显著,即不同时期切痂对大鼠肝脏 ATP含量有影响。
LSD法多重比较:
“*”显著性标注 两组均数得差
•S-N-K法:本例按0、5水平,将无显著差异得均数归为一类。
•第一组与第三组为一类,无显著差异,它们与第二组之间均数差 异显著。
•LSD与S-N-K法,不同得两两比较法会有不同。
如欲了解就是否达到极显著差异,需要将显著水平框中得 值输入0、01。
例、 为了研究烫伤后不同时间切痂对大鼠肝脏 ATP得影响,现将30只雄性大鼠随机分成3组,每组 10只:A组为烫伤对照组,B组为烫伤后24小时切痂 组,C组为烫伤后96小时切痂组。全部大鼠在烫伤 168小时候处死并测量器肝脏ATP含量,结果如下。 问试验3组大鼠肝脏ATP总数均数就是否相同。
该12个观察值得总得均值为91、5,标准差为34、 48。
上图为品系、剂量间均值得方差分析(F检验)结果
由表中可知,品系得F=23、771,P=0、001<0、01,差异极显著;
剂量得F=33、537,P=0、001<0、01,差异极显著。说明不同品系与 不同雌激素剂量对大鼠子宫得发育均有极显著影响,故有必要进一步对 品系、雌激素剂量两因素不同水平得均值进行多重比较。
增重表就是选用S-N-K法作均数多重两两比较得结果:
本例按a=0、05水准,将无显著性差异得数归为一类 (Subset for alpha=0、05)。可见
品种5、2、3得样本均数位于同一个子集( Subset )内,说 明品种5、品种2、品种3得样本均数两两之间无显著差异; 品种3、4、1位于同一个Subset内,她们之间无显著差异;而 品种5、2与品种4、1得样本均数有显著差异。
即三组均数间差异极显著,即不同时期切痂对大鼠肝脏 ATP含量有影响。
LSD法多重比较:
“*”显著性标注 两组均数得差
•S-N-K法:本例按0、5水平,将无显著差异得均数归为一类。
•第一组与第三组为一类,无显著差异,它们与第二组之间均数差 异显著。
•LSD与S-N-K法,不同得两两比较法会有不同。
如欲了解就是否达到极显著差异,需要将显著水平框中得 值输入0、01。
例、 为了研究烫伤后不同时间切痂对大鼠肝脏 ATP得影响,现将30只雄性大鼠随机分成3组,每组 10只:A组为烫伤对照组,B组为烫伤后24小时切痂 组,C组为烫伤后96小时切痂组。全部大鼠在烫伤 168小时候处死并测量器肝脏ATP含量,结果如下。 问试验3组大鼠肝脏ATP总数均数就是否相同。
该12个观察值得总得均值为91、5,标准差为34、 48。
上图为品系、剂量间均值得方差分析(F检验)结果
由表中可知,品系得F=23、771,P=0、001<0、01,差异极显著;
剂量得F=33、537,P=0、001<0、01,差异极显著。说明不同品系与 不同雌激素剂量对大鼠子宫得发育均有极显著影响,故有必要进一步对 品系、雌激素剂量两因素不同水平得均值进行多重比较。
【医学统计学PPT】 多因素试验资料的方差分析析因设计的方差分析
多因素试验资料的方差分析 析因设计的方差分析
多因素实验资料的方差分析
• 多因素实验：安排2个及以上处理因素的实验 • 处理因素：研究者根据研究目的施加于受试对象，
在实验中需要观察并阐明其效应的因素。如比较三 种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑瘤效果，处理因素是 抗癌药物，能控制的非处理因素可能是小鼠体重。
12 20.25
用甲药
不用乙药
用乙药
20
46
12
52
10
39
9
47
2
44
17
38
14
46
15
33
12.38
43.13
2×2析因设计因素和水平的组合
乙药
不用 用
甲药
不用 8.25
用 12.38
20.25 43.13
甲药 单独效应
4.13 22.88
乙 药 12.00 单独效应
30.75
甲药的主效应＝（22.88+4.13)/2=13.51 乙药的主效应＝（30.75+12.00)/2=21.37 交互作用＝（22.88－4.13)/2=（30.75－12.00）/2＝9.37
Des criptive Statis tics
Dependent Var iable: 通 过 率
缝合法 外 膜 缝合
束 膜 缝合
Total
时间 1个 月 2个 月 Total 1个 月 2个 月 Total 1个 月 2个 月 Total
Mean 24.00 44.00 34.00 28.00 52.00 40.00 26.00 48.00 37.00
9
21
20
46
11
多因素实验资料的方差分析
• 多因素实验：安排2个及以上处理因素的实验 • 处理因素：研究者根据研究目的施加于受试对象，
在实验中需要观察并阐明其效应的因素。如比较三 种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑瘤效果，处理因素是 抗癌药物，能控制的非处理因素可能是小鼠体重。
12 20.25
用甲药
不用乙药
用乙药
20
46
12
52
10
39
9
47
2
44
17
38
14
46
15
33
12.38
43.13
2×2析因设计因素和水平的组合
乙药
不用 用
甲药
不用 8.25
用 12.38
20.25 43.13
甲药 单独效应
4.13 22.88
乙 药 12.00 单独效应
30.75
甲药的主效应＝（22.88+4.13)/2=13.51 乙药的主效应＝（30.75+12.00)/2=21.37 交互作用＝（22.88－4.13)/2=（30.75－12.00）/2＝9.37
Des criptive Statis tics
Dependent Var iable: 通 过 率
缝合法 外 膜 缝合
束 膜 缝合
Total
时间 1个 月 2个 月 Total 1个 月 2个 月 Total 1个 月 2个 月 Total
Mean 24.00 44.00 34.00 28.00 52.00 40.00 26.00 48.00 37.00
9
21
20
46
11
SPSS-多因素方差分析
35
• Method：默认Enter。也可用变量筛选方 法的选择。
• Categorical对话框：用于分类变量的资 料,选入X_RAY、GRADE、STAGE。
• Save对话框：存入新变量。 • Options对话框：
选Statistics and Plots：
Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit CI for exp 95%
36
3．主要结果：★全回归模型：
• ①模型的检验：
– Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square dfSig. Step 1 Step 22.126 5.000
Block 22.126 5.000 Model 22.126 5.000
χ 2 = 2 2 . 1 2 6 ， P < 0 . 0 0 1 , 模 型 有 统 计 学 意 义 。
1416
1326
1367
a2-a1Βιβλιοθήκη 2098平均
1317
1376 1346 59
b2-b1
2
80 41
步骤
①选择Analyze→General Linear Model→Univariate，激活Univariate 对话框。
②在Univariate对话框中，把变量“c3值”放入Dependent Variable， 变量“保存时间”和“保存温度”放入Fixed Factor(s)栏。单击 Plots…按钮，激活Profile Plots对话框。
基本思想：是将线性回归分析与方差分 析结合起来的一种统计分析方法。
观察协变量X对反应变量Y的影响是否存在线 性关系。可建立应变量Y随协变量X变化的线性 回归关系，利用这种回归关系，固定X值，得到 Y的修正均数，然后再比较修正均数间差异。
• Method：默认Enter。也可用变量筛选方 法的选择。
• Categorical对话框：用于分类变量的资 料,选入X_RAY、GRADE、STAGE。
• Save对话框：存入新变量。 • Options对话框：
选Statistics and Plots：
Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit CI for exp 95%
36
3．主要结果：★全回归模型：
• ①模型的检验：
– Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square dfSig. Step 1 Step 22.126 5.000
Block 22.126 5.000 Model 22.126 5.000
χ 2 = 2 2 . 1 2 6 ， P < 0 . 0 0 1 , 模 型 有 统 计 学 意 义 。
1416
1326
1367
a2-a1Βιβλιοθήκη 2098平均
1317
1376 1346 59
b2-b1
2
80 41
步骤
①选择Analyze→General Linear Model→Univariate，激活Univariate 对话框。
②在Univariate对话框中，把变量“c3值”放入Dependent Variable， 变量“保存时间”和“保存温度”放入Fixed Factor(s)栏。单击 Plots…按钮，激活Profile Plots对话框。
基本思想：是将线性回归分析与方差分 析结合起来的一种统计分析方法。
观察协变量X对反应变量Y的影响是否存在线 性关系。可建立应变量Y随协变量X变化的线性 回归关系，利用这种回归关系，固定X值，得到 Y的修正均数，然后再比较修正均数间差异。
多因素方差分析.完美版PPT
SSB
1 b anj1
x2 . j.
x2 ...
abn
SSSTn1
a i1
b
xi2j.
j1
x.2.. abn
S A S B S S S T S A S S B ,S S e S S T S S SS T
计算步骤
计算排列如下表：
表中最下一行是各列的平均，最右一列是各行
的平均
xij., xi.., x. j.
E(Me)SE(a(S bn eS1))2
检验H01，H02，H03的统计量
检验两个主效应及一个交互效应的下述三个统计量中， 分母全部采用MSe即可。 检验H01，H02，H03的统计量分别为：
FA
MS A MS e
,
FB
MS B MS e
FAB
MS AB MSe
从前述的各均方期望可知，只有当各H0成立时，上述三 个分子才是2的无偏估计量，此时各统计量均服从F分布；若 某个H0不成立，则相应的分子将有偏大的趋势，从而使对应 的统计量也有偏大的趋势，因此可用F分布上单尾分位数进行 检验。
选择最适发酵条件
原
料
种
类
30℃
(A)
温 度（B） 35℃
40℃
1 41 49 23 25 11 13 25 24 6
22 26 18
2 47 59 50 40 43 38 33 36 8
22 14 18
3 35 53 50 43 38 47 44 55 33 26 29 30
固定因素
本题中显然温度是一个因素，原料种类是另一个因素。这 两个因素各有三个水平。由于它们的影响都是可控制、可重复 的，因此都是固定因素。在同样温度、原料下所做的几次实验 应视为重复，它们之间的差异是由随机误差所造成的
《多元方差分析》课件
多元方差分析模型的构建
模型建立
VS
多元方差分析模型的构建是分析的关 键步骤。在这个步骤中，需要确定因 变量和自变量，并选择适当的模型来 拟合数据。模型的选择应基于研究问 题和数据的特性，例如线性模型、二 次模型、或者更复杂的模型。此外， 还需要确定控制变量，以控制其他潜 在因素的影响。
模型检验与解释
模型评估
在构建多元方差分析模型后，需要进行一 系列的检验来评估模型的拟合程度和有效性 。这包括检验残差的正态性、同方差性和独 立性等假设。如果模型拟合良好，则可以进 行解释和推断，以了解自变量对因变量的影 响程度和方向。此外，还可以进行效应大小
的估计和比较，以及预测新数据等。
04
CATALOGUE
02
CATALOGUE
多元方差分析的基本假设
线性关系假设
线性关系假设是多元方差分析中最基本的假设之 一，它要求因变量与自变量之间存在线性关系。
在实际应用中，如果数据呈现非线性关系，多元 方差分析的结果可能不准确。
为了满足线性关系假设，可以通过散点图、趋势 线等方法来检验数据是否满足线性关系。
独立性假设
03
法来检验数据是否满足无多重共线性假设。
03
CATALOGUE
多元方差分析的步骤
数据收集与整理
数据准备
在进行多元方差分析之前，需要收集和整理相关数据。数据应来自适当的样本，并且需要确保数据的准确性和完整性。此外 ，数据需要被适当地编码和转换，以便进行后续的统计分析。
描述性统计分析
初步探索
在进行多元方差分析之前，通常需要进行描述性统计分析，以了解数据的分布、集中趋势和离散程度 。这包括计算均值、中位数、标准差、方差等统计量，以及制作直方图、箱线图等图形，以便更好地 理解数据的基本特征。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
15.1
13.0
7
2.7
2.7
8
1.9
1.7
B→A
9
1.8
2.6
10
1.4
2.3
11
2.5
2.9
12
2.4
2.0
合计(T)
12.7
14.2
阶段效应合计( W j )
27-.8
27.2
效应合计(Bi) 4.3 5.2 4.5 4.5 4.9 4.7
5.4 3.6 4.4 3.7 5.4 4.4
55.0
SPSS统计软件
复习
1、某医生为了研究一种四类降糖新药的疗效，以统一的纳 入和排除标准选择了60名2型糖尿病患者，按完全随机设 计方案将患者分为三组进行双盲临床试验。其中，降糖新 药高剂量组21人、低剂量组19人、对照组20人。对照组服 用公认的降糖药物，治疗4周后测得其餐后两小时血糖的 下降值，问治疗4周后，餐后2小时血糖下降值的三组总体
-
SPSS统计软件
案例-随机区组设计
为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响，将30只纯 种新西兰实验用大白兔，按窝别相同、体重相近划分为10个 区组。每个区组3只大白兔随机采用A、B、C三种处理方案 ，即在松止血带前分别给与丹参2ml/kg、丹参1ml/kg、生理 盐水2ml/kg，在松止血带前及松后1小时分别测定血中白蛋 白含量（g/L），问各区组间及各处理间无有差异。 （danshen.sav）（变异分解，因素）
Dependent Variable: NE含 量
Type III Sum
Sour c e
of Squares
Corrected Model1213286.333a
-SPSBiblioteka 统计软件析因设计的方差分析
流行病学与卫生- 统计学教研室
17
SPSS统计软件
析因设计的方差分析
析因实验设计是将每个因素的所有水平都互相组合， 交叉分组进行实验，可寻找最佳组合。
-
SPSS统计软件
析因设计的方差分析
2×2析因例题 利血平可以使小鼠脑中去甲肾上腺素（NE）等递质 下降，现考察某种新药MWC是否具有对抗利血平使 递质下降的作用，将24只小鼠随机等分为四组，并给 予不同处理后，测定脑中NE的含量。
Analyze－General Lineal Model－Univariate
-
SPSS统计软件
析因设计的方差分析
Betwe en-Subjects Fa ctors
利 血 平 1.00 2. 00
MWC 1.00 2. 00
Value Label 用 不用 用 不用
N 12 12 12 12
Te sts of Be tw e en-Subjects Effects
平均水平是否不同？（jiangtang.sav） (因素，输入 ）
SPSS统计软件
复习
2.某军区总医院欲研究A、B、C三种减肥药物对家 兔体重的影响，将36只家兔随机分为三组，均喂 以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的 减肥药物，一定时间后测定家兔体重,问四组家 兔体重是否相同？（减肥.sav）(因素，输入）
-
SPSS统计软件
一般线性模型
操作提示：Analyze → General Linear Model → Univariate …
-
SPSS统计软件
待选变量
待选变量
固定效应 随机效应
协变量
模型设定
两两比较 其他选项
-
SPSS统计软件
练习
➢ 为了研究克拉霉素的抑菌效果，某实验室对28个短小芽孢 杆菌平板依据菌株的来源不同分成了7个区组，每组4个平 板用随机的方式分配给标准药物高剂量组（SH）、标准 药物低剂量组（SL），以及克拉霉素高剂量组（TH）、 克拉霉素低剂量组（TL）。给予不同的处理后，观察抑菌 圈的直径。试对该资料进行分析。（kelameisu.sav）
-
SPSS统计软件
交叉设计方差分析
例2. 以睡眠时间增加量(小时)为效应，观察 A、B两种药物对改善失眠者的睡眠效果。已 知A、B之间没有交互作用，并且收治的失眠 患者不多，共12名。应采用何种设计较合理？ (数据睡眠.sav)
-
SPSS统计软件
交叉设计方差分析
交叉设计（cross-over design） 基本模式
-
SPSS统计软件
析因设计的方差分析
蒸馏水组 630 760 687 676 892 523
小鼠经不同处理后脑中NE的含量
利血平组
MWC组 利血平＋MWC组
181
715
407
103
663
397
138
638
378
141
887
363
197
625
438
193
648
412
-
SPSS统计软件
析因设计的方差分析
-
SPSS统计软件
多因素方差分析
一般线性模型
Analyze
General Linear Model
Univariate
-
SPSS统计软件
一般线性模型
-
SPSS统计软件
一般线性模型
模型概念（两因素）
Y ijij(i j)ij
αi、βj分别表示A因素i水平和B因素j水平的附加效 应， αiβj则为二者的交互效应。
SPSS统计软件
交叉设计方差分析
变异的分解:
(1) 总变异： 所有观察值之间的变异 (2) 个体间（组间）变异：个体间＋随机误差 (3) 个体内（组内）变异：处理因素＋时间（阶段)＋随机
误差
-
SPSS统计软件
交叉设计方差分析
练习. 以A、B两种闪烁液测定GMP含量，已 知A、B之间没有交互作用，10份样品随机分 成两组，第一组先A后B，另一组顺序相反。 问两种闪烁液测定GMP含量是否不同？(数据 闪烁液.sav)
纳入标准 阶段Ⅰ
确定病人
随 机
A处理(测量) 间
歇
B处理(测量)
期
-
阶段Ⅱ
B处理(测量) A处理(测量)
SPSS统计软件
表 10.14 交叉设计受试者睡眠增加时间(小时)
用药顺序
患者编号
第一阶段
第二阶段
1
2.7
1.6
2
3.1
2.1
A→B
3
2.9
1.6
4
2.2
2.3
5
2.6
2.3
6
1.6
3.1
合计(T)
-
SPSS统计软件
随机区组设计方差分析
-
SPSS统计软件
案例-随机区组设计
为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响，将30只 纯种新西兰实验用大白兔，按窝别相同、体重相近划分为 10个区组。每个区组3只大白兔随机采用A、B、C三种处 理方案，即在松止血带前分别给与丹参2ml/kg、丹参 1ml/kg、生理盐水2ml/kg，在松止血带前及松后1小时分 别测定血中白蛋白含量（g/L），问各区组间及各处理间 无有差异。（danshen.sav)）（输入）