最新4-SPSS多因素、重复测量资料的方差分析汇总

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SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析[转]

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析[转]

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析[转]1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

SPSS重复测量的多因素方差分析报告

SPSS重复测量的多因素方差分析报告

1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

采集PS 组及对照组患儿0小时,治疗后24小时和72小时静脉血2ml,离心并提取上清液后保存备用并记录血清中VEGF的含量变化情况。

SPSS进行重复测量的多因素方差分析

SPSS进行重复测量的多因素方差分析

SPSS进行重复测量的多因素方差分析SPSS进行重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

?2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascularendothelialgrowthfactor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析说课讲解

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析说课讲解

S P S S学习笔记之——重复测量的多因素方差分析SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

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【生物数学】SPSS进行重复测量的多因素方差分析

【生物数学】SPSS进行重复测量的多因素方差分析

SPSS进行重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascularendothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组16(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

SPSS学习笔记之_重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之_重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

重复测量设计资料的方差分析SPSS操作

重复测量设计资料的方差分析SPSS操作
8>0.05,满足了协方差矩阵球对 称的条件,不需对结果进行校正;

结果2:组内效应及交互效应的比较(单变量检验)
Tests of Within-Subjects Effects Measure: MEASURE_1 Source FACTOR1 Type III Sum of Squares 2336.453 2336.453 2336.453 2336.453 837.627 837.627 837.627 837.627 263.120 263.120 263.120 263.120 df 4 2.715 4.000 1.000 8 5.430 8.000 2.000 48 32.577 48.000 12.000 Mean Square 584.113 860.644 584.113 2336.453 104.703 154.272 104.703 418.813 5.482 8.077 5.482 21.927 F 106.558 106.558 106.558 106.558 19.101 19.101 19.101 19.101 Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
图7-23 数据文件“例7-6.sav”
2.统计分析 (1)单击主菜单“Analyze” ,出现下拉菜单; (2)在下拉菜单中点击“General linear Model” ,弹出小菜单; (3)在小菜单中寻找“Repeated Measures…”并单击之,进入“Repeated Measures Define Factor(s)”对话框,分别在“Within-Subject Factor Name”子窗口和“Number of Levels”子窗口中输入研究中重复测量因素的名称 和水平数。本例中定义重复测量因素名称为factor1,水平数为5,然后点击 Add键,完成定义,结果如图7-24所示。

《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文

《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言多因素方差分析是一种统计分析方法,它通过考察多个因素及其交互作用对一个因变量的影响,以评估这些因素之间的关系。

随着科技和大数据的发展,越来越多的学者开始关注和采用这种统计分析方法。

本范文旨在详细阐述如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。

二、方法本文将通过以下步骤进行多因素方差分析:1. 数据收集与整理:收集研究所需的数据,并进行整理,确保数据的准确性和完整性。

2. 导入SPSS软件:将数据导入SPSS软件中,以便进行后续的统计分析。

3. 描述性统计分析:对数据进行描述性统计分析,以了解数据的分布情况和基本特征。

4. 多因素方差分析:运用SPSS软件进行多因素方差分析,探讨多个因素对因变量的影响及其交互作用。

三、数据分析本部分以一个具体的研究案例为例,详细介绍如何使用SPSS 软件进行多因素方差分析。

1. 导入数据:将数据导入SPSS软件中,确保数据格式正确无误。

2. 描述性统计分析:对数据进行描述性统计分析,包括均值、标准差、最大值、最小值等统计量。

通过对数据的初步分析,我们可以了解数据的分布情况和基本特征。

3. 多因素方差分析:选择“Analyze”菜单中的“General Linear Model”选项,然后选择“Univariate”子选项进行多因素方差分析。

在设置中,选择因变量和自变量,以及需要进行交互的变量。

4. 结果解读:查看SPSS输出的结果,包括每个因素的均值、标准差、检验结果等。

通过结果解读,我们可以了解各因素对因变量的影响程度以及因素之间的交互作用。

四、结果与讨论根据SPSS软件输出的结果,我们可以得出以下结论:1. 各个因素对因变量的影响程度不同,其中某些因素的影响更为显著。

这表明在研究过程中需要重点关注这些因素。

2. 某些因素之间的交互作用对因变量的影响不可忽视。

这提示我们在研究过程中需要综合考虑各因素之间的相互作用。

3. 通过多因素方差分析,我们可以更全面地了解各因素对因变量的影响及其交互作用,为制定有效的研究策略提供依据。

SPSS重复测量地多因素方差分析报告

SPSS重复测量地多因素方差分析报告

SPSS重复测量地多因素方差分析报告
一、实验结果的总体分析
1、总体数据及描述性统计
首先我们来分析实验的总体数据,主要包括对被试者的一般信息及参
与实验的各个变量的描述统计及分布情况。

基本信息:本次实验共有30名参与者,其平均年龄为31岁。

其中男
性占比为53.3,女性占比为46.7%。

变量的描述性统计:检测变量的标准差为0.614,最小值为1.4,最
大值为3.0,平均值为2.2,中位数为2.2,偏度为0.00,峰度为0.61变量的分布情况:根据变量分布图可以看出,变量的分布情况接近正
态分布。

2、数据检验
完成数据收集后需要对数据进行检验,以确保数据的准确性和可靠性。

检验的方法包括残差检验、异方差分析以及 Shapiro-Wilk 检验等。

经过
检验后,发现所有数据满足检验条件,可以用于进一步的分析。

二、多因素重复测量方差分析
本次实验使用多因素重复测量方差分析,用来检验被试者对不同环境
条件下的反应差异。

由于本次实验中因素为环境条件A、B、C,为三因素
实验,所以本次实验的实验设计为3X3实验设计。

1、方差分析表
计算完毕后,计算结果如下所示:。

(整理)SPSS生物统计分析示例4-多因素方差分析.

(整理)SPSS生物统计分析示例4-多因素方差分析.

SPSS 生物统计分析示例3 (多因素方差分析)例一:番薯种植的两因素方差分析通过SPSS 统计分析推断种植密度(因素一)、品种(因素二)对亩产量(鲜重)的影响数据文件“sweetpotato-wet.sav ”品种5532304徐薯18 胜利百号 红东 利丰3号 二黄C-17C-3039(脱毒胜百)1)方差分析:Analyze→ General linear model→Univariate…结果输出:方差分析表Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: 每亩鲜产a R Squared = .747 (Adjusted R Squared = .502)无交互效应,密度因素不显著,品种因素极显著2)多重比较(Post Hoc)结果LSD法:Multiple Comparisons Dependent Variable: 每亩鲜产Based on observed means.* The mean difference is significant at the .05 level.2304553C-17C-3023040.0580.394徐薯180.276黄色阴影为差异极显著(P<0.01**),绿色阴影为差异显著(P<0.05*),其余无显著差异Duncan法:每亩鲜产品种NSubset1 2 3 4 5红东 6 982.982509C-30 6 1183.224658 1183.224658C-17 6 1246.833306 1246.83330639(脱毒胜百) 6 1378.033689 1378.033689 1378.033689553 6 1469.473579 1469.473579胜利百号 6 1717.694931 1717.694931二黄 6 1764.122633 1764.1226332304 6 1819.723120 1819.723120 1819.723120 徐薯18 6 1999.091807 1999.091807 利丰3号 6 2229.200327 Sig. .090 .218 .065 .225 .070 Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = 128993.994.a Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.b Alpha = .05.每亩鲜产Duncan品种NSubset1 2 3 4红东 6 982.982509C-30 6 1183.224658 1183.224658C-17 6 1246.833306 1246.83330639(脱毒胜百) 6 1378.033689 1378.033689 1378.033689553 6 1469.473579 1469.473579 1469.473579胜利百号 6 1717.694931 1717.694931 1717.694931 二黄 6 1764.122633 1764.122633 1764.122633 2304 6 1819.723120 1819.723120 1819.723120 徐薯18 6 1999.091807 1999.091807 利丰3号 6 2229.200327 Sig. .042 .010 .011 .033 Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = 128993.994.a Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.b Alpha = .01.汇总表:品种每亩产率Alpha=0.01 Alpha=0.05红东982.982509 a AC-30 1183.224658 ab ABC-17 1246.833306 ab AB39(脱毒胜百) 1378.033689 abc ABC553 1469.473579 abc BC胜利百号1717.694931 bcd CD二黄1764.122633 bcd CD2304 1819.723120 bcd CDE徐薯18 1999.091807 cd DE利丰3号2229.200327 d E注:不同字母代表用邓肯新复极差法多重比较中差异显著利丰3号徐薯18 2304 二黄胜利百号553 39(脱毒胜百) C-17 C-30二黄2304徐薯18黄色阴影为差异极显著(P<0.01**),绿色阴影为差异显著(P<0.05*),其余无显著差异。

重复测量的多因素方差分析.

重复测量的多因素方差分析.

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析[转]1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

SPSS学习笔记之——重复测量多因素方差分析

SPSS学习笔记之——重复测量多因素方差分析

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析(2012-08-14 22:30:39)转载▼分类:SPSS标签:spss方差分析统计杂谈1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA (多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

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2020/8/11
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SPSS统计软件操作
析因设计资料的方差分析
❖ 例2 ❖ 为研究某降血糖药物对糖尿病及正常大鼠心肌磺脲类药物
受体SUR1的mRNA的影响,某研究者进行了如下实验: 将24只大鼠随机等分成4组:两组正常大鼠,另两组制成 糖尿病模型,糖尿病模型的两组分别进行给药物和不给药 物处理,剩余两组正常大鼠也分别进行给药物和不给药物 处理,测得各组mRNA吸光度的值(%),结果见表9.14。
10 2.5800 0.2743
10 2.9760 0.1581
10 4.1700 0.1605
30 3.2420 0.6565
2020/8/11
5
SPSS统计软件操作
随机区组设计资料的方差分析
❖ 建立假设 ▪ 对于处理组 H0:三个总体均数全相等,即ABC三种方案的效果相同 H1:三个总体均数不全相等,即ABC三种方案的效果不 全相同 ▪ 对于区组, H0:十个总体均数全相等 H1:十个总体均数不全相等
3.67
4.33
3.7167
4
1.86
3.29
3.89
3.0133
5
2.56
2.45
3.78
2.9300
6
1.98
2.74
4.62
3.1133
7
2.37
3.15
4.71
3.4100
8
2.88
3.44
3.56
3.2933
9
3.05
2.61
3.77
3.1433
10
3.42
2.86
4.23
3.5033
n 均数 标准差
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随机区组设计资料的方差分析
❖ 练习2 ❖ 对24名儿童接种卡介苗,按同年龄、同性别配成12对,每
对中的2名儿童随机接种两种结核菌素,一种为标准品, 一种为新制品,分别注射在儿童的前臂,72h后记录两种 结核菌素的皮肤反应平均直径,数据见“练习2.xls”。 ❖ 试问儿童皮肤对两种不同结核菌素的反应性有无差别?
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析因设计资料的方差分析
❖ 析因设计(factorial design)是将多个实验因素的各水平进行 组合,对各种可能的组合都进行实验 ▪ 多因素 ▪ 多水平 ▪ 全面组合的实验
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析因设计资料的方差分析
❖ 例:提取蛋白质成分的研究 中,蛋白质的提取量和温度 (高,中,低),试剂浓度 (0.1,0.2,0.3)及PH值 (6,8,12)的有关
❖ 三因素的各个水平相结合, 共形成3×3×3=27种处理组
PH值 温度
PH=6 高 中 低
PH=8 高 中 低
PH=12 高 中 低
试剂浓度 0.1 0.2 0.3
4-SPSS多因素、重复测量资料 的方差分析
随机区组区组设计资料的方差分析
❖ 随机区组设计的目的:
▪ 对研究因素以外的已知的干扰因素加以控制,将研究
因素的作用与干扰因素的作用区分开,以达到提高检
验的功效之目的。
❖ 两因素方差分析
处理因素 区组因素
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随机区组设计资料的方差分析
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随机区组设计资料的方差分析
❖ 练习1 ❖ 利用随机区组设计研究不同温度对家兔血糖浓度的影响,
某研究者进行了如下实验:将24只家兔按窝别配成6个区 组,每组4只,分别随机分配到温度15、20、25、30摄氏 度的4个处理组中,测量家兔的血糖浓度值(mmol/L),数 据见“练习1.xls”,分析4种温度下测量家兔的血糖浓度值 是否不同?
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随机区组设计资料的方差分析
❖ 练习3 ❖ 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),数据见“danshen.sav”。问各区组间及 各处理间无有差异?
F
32.639 0.825
P
<0.01 >0.05
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随机区组设计资料的方差分析
❖ 做结论 ▪ 按a =0.05水准,拒绝H0,接受H1,差异有统计学意义 ▪ 认为三种方案的处理效果不全相等,还不能认为十个 区组的总体均数不全相同。
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随机区组设计资料的方差分析
❖ 练习4 ❖ 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。数据见“kelameisu.sav”。 ❖ 试对该资料进行分析。
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随机区组设计资料的方差分析
表 A、B、C三种方案处理后大白兔血中白蛋白减少量(g/L)
区组
A方案 丹参2ml/kg
B方案 丹参1ml/kg
C方案 生理盐水2ml/kg
均数
1
2.21
2.91
4.25
3.123322.源自22.644.56
3.1733
3
3.15
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随机区组设计在资料的方差分析
❖ 确定检验水准 a =0.05 ❖ 选择检验方法,计算相应统计量
变异来源
SS
df
MS
总变异
19.0385 29
处理组
13.7018
2 6.8509
区组
1.5577
9 0.1731
误差
3.7790 18 0.2099
❖ 确定 P 值

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随机区组设计资料的方差分析
❖ 例8-2 ❖ 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予丹参2ml/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),算出白蛋白减少量如下表所示,问A、B 两方案分别与C方案的处理效果是否不同?
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