多因素方差分析32903

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• 第二步：将32个数据 及伴随的组别、区组依 次录入SPSS，形成32行 3列的数据集。
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• 第三步：选择分析→一般线性模型→单变量
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• 第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入 “皮质酮含量”，固定因子处移入“组别”、 “区组”。
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• 第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中， 选定“设定”后，将“组别”、“区组”移入右 模型框。
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• 结果解读3：组间两两比较
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• 结果解读4：S-N-K
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【例2】研究三菱羲术的抑癌作用，将致癌后 的小白鼠40只分成 10个区组，每个区组的 4 只小白鼠的条件相似，I组不加任何处理， II、III、IV组分别注射三棱羲术液0.5ml 、 1.0 ml、1.5 ml，一定时间后解剖小白鼠称 其肿瘤重量，结果如表 ，试分析不同剂量 的三棱获术液抑癌作用是否不同?
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区组 I组
1
3.6
2
4.5
3
➢ 配对的因素一般是可能影响研究结果的主要非处 理因素。
➢ 配对结果：组内可不一致，而组间尽可能一致。 这样可严格控制非研究因素对实验结果的影响， 同时两组间均衡可比性增大， 减小实验误差，提 高实验效率。
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➢随机区组设计也称为随机配伍设计，是配 对设计的扩展，将几个受试对象按窝别、 性别、体重等条件配成区组，再将每一区 组的受试对象随机分配到各个处理组中。
➢ 正交设计亦称部分析因设计，它保留了析因设计 整体考虑、综合比较的优点，避免了析因设计的 全面试验、工作量大的弊病。
➢ 正交设计是根据正交性从全面试验中挑选出部分 有代表性的点进行试验，这些有代表性的点试验 具备了“均匀分散，齐整可比”的特点。
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➢重复测量设计是指对同一观察对象(如人、 动物等)的同一观察指标在不同时间点上或 在同一受试对象的不同部位进行多次测量， 用于分析该观察指标的规律。
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第六步：设置两两比较。将组别选入两两比较 检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。
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• 第七步：设置选项。勾上“描述统计”。
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• 第八步：完成，解读结果 • 结果解读1
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• 结果解读2
• 组间F=195.958， p=0.000； • 区组间F=3.031， p=0.023。
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【例1】慢性应激大鼠模型的中医证候研究， SD 雄性大鼠32只，将体重接近的大鼠配成 一个区组，共 8 个区组，然后将各区组的 4 只大鼠随机分配到各组：对照组不给药物， 其余3组分别为四逆散组、逍遥散组和四君 子汤组，分别给予不同的药物，一定时间后， 观察大鼠血清皮质酮含量(nmol/L)，如表， 分析4组大鼠血清皮质酮含量是否相同?体重 对大鼠血清皮质酮含量是否有影响?
➢同一受试对象在不同时间或不同部位的观 察值之间往往彼此不独立，存在一定的相 关性，而且越是相邻的时间点或部位，数 据之间的相关性越大。
➢因此，这类资料的分析具有一定的特殊性。
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多因素方差分析
• 随机区组设计的方差分析 • 拉丁方设计的方差分析 • 交叉设计的方差分析 • 析因设计的方差分析 • 正交设计的方差分析 • 重复测量资料的方差分析 • 协方差分析
➢是将A、B两种处理先后施加于同一批受试 对象，随机地使半数受试者先接受A后接受 B，而另一半受试对象先接受B再接受A，每 个受试者需经历如下几个研究过程，即准 备阶段、第一研究阶段、洗脱期、第二研 究阶段。在两个研究阶段分别观察二种药 物的疗效和安全性。
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➢ 析因设计是一种将两个或多个因素的各水平交叉 分组，通过不同的组合，评价各因素的主效应、 单独效应和交互作用的实验设计。
➢ 若因素间存在交互作用时，表示各因素间不是独 立的，而且一个因素的水平发生变化，会影响其 他因素的实验效应；反之，若因素间不存在交互 作用，表示各因素具有独立性，任一因素的水平 发生变化，不会影响其他因素的实验效应。
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➢ 正交设计是按照正交表和相应的交互作用表进行 的多因素多水平设计方法，它不仅能明确各因素 的主次地位，而且可以知道哪些因素存在交互影 响，并能找出诸因素各水平的最佳组合。
➢同一区组内要求各试验对象尽可能一致， 不同区组间的试验对象允许存在差异，每 一区组内试验对象的随机分组要独立进行， 每种处理在一个区组内只能出现一次。
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➢拉丁方设计是按拉丁字母组成的方阵安排 实验的第三个因素(一般是一个处理因素、 两个配伍因素)等水平设计。
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➢交叉设计亦称反转实验设计，是在自身配 对设计基础上发展的双因素设计。
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区组 1 2 3
4 5 6 7 8
ห้องสมุดไป่ตู้
对照组 62 60 59
64 65 61 57 58
四逆散组 90 92 89
91 88 87 85 93
逍遥散组 67 64 69
71 62 64 62 65
四君子汤组 65 66 69
70 60 59 63 61
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SPSS软件操作
• 第一步：建立“皮质酮含量”、“组别”、 “区组”三个变量。对组别进行定义。
SPSS（04） ——多因素方差分析
季聪华 2012.10.23
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《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
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多因素方差分析
• 随机区组设计的方差分析 • 拉丁方设计的方差分析 • 交叉设计的方差分析 • 析因设计的方差分析 • 正交设计的方差分析 • 重复测量资料的方差分析 • 协方差分析
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常用实验设计方法
➢完全随机设计是根据研究的分组数将同质 的全部实验对象按完全随机化的原则分配 至若干组，然后再按组别实施不同处理的 设计。
➢完全随机设计仅涉及一个因素即处理因素 (可以有两个或多个水平)，又称单因素设计、 成组设计。
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➢ 配对设计是将实验对象按某些特征或条件配成对 子(非随机)，再将每对中的两个实验对象随机分 配到两个处理组中，给予不同的处理。