多因素方差分析85835PPT课件
合集下载
《多因子方差分析》课件
多因子方差分析的步骤
1
数据预处理
讲解如何对数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理等,以确保分析的准确 性。
2
方差分析的假设检验
详细描述多因子方差分析中的假设检验步骤,结果中得出结论,并将结果以清晰、简洁的方式进行解释和报告。
多因子方差分析实例
《多因子方差分析》PPT 课件
本课件旨在向大家介绍多因子方差分析的概念和重要性。通过详细的讲解和 实例分析,帮助大家深入理解该主题。
多因子方差分析的基础知识
单因子方差分析回顾
回顾单因子方差分析的方法和应用场景,为多因 子方差分析打下基础。
多因子方差分析的基本原理和假设
介绍多因子方差分析的基本原理以及实施该分析 所需满足的假设条件。
案例研究1:产品销量与广告渠道和价 格的关系
通过一个真实案例,展示产品销量与广告渠道和 价格的关联性,并讨论分析结果的启示。
案例研究2:员工满意度与工作地点和 薪资的关系
使用另一个案例,研究员工满意度与工作地点和 薪资之间的关系,并探讨其对企业的影响。
总结
通过本课件的学习,大家将掌握多因子方差分析的关键概念、基础知识和实 施步骤,为深入研究和应用提供了坚实的基础。
心理与教育统计学第13章 多因素方差分析 PPT课件
378.8 1932.55
df MS
F
F0.01
1
8.45
0.36 8.53
1
1264.05 53.39
1
281.25 11.88源自1623.67519
双因素方差分析概述
3、无交互作用的双因素方差分析或无重复双因 素方差分析(Two-factor without replication): 两个因素对试验结果的影响是相互独立的,分别 判断两个因素对试验数据的影响。 4、有交互作用的双因素方差分析或可重复双因 素方差分析 (Two-factor with replication):如 果两个因素对试验数据的单独影响外,两个因素 的搭配还会对结果产生一种新的影响。
平方和与自由度的分解
1、平方和的分解
总平方和SST被分解为A因素所引起的平方和SSA、 B因素所引起的平方和SSB、AB交互作用所引 起的平方和SSAB、误差平方和SSe
平方和的分解
与平方和相应的自由度分别为: 总自由度:dfT=N-1 ❖ A因素处理间自由度:dfA=a-1 ❖ B因素处理间自由度:dfB=b-1 ❖ 交互作用自由度:dfAB=(a-1)(b-1) ❖ 处理内自由度:dfe=ab(n-1) ❖ dfT=dfA+dfB+dfAB+dfe
多因素方差分析的统计原理
整体效应的检验: A因素主效应:MSA/MSW B因素主效应:MSB/MSW A X B交互作用:MSAXB/MSW
多因素方差分析的统计原理
事后检验: 主效应的事后检验 交互效应的事后检验
双因素方差分析概述
一、双因素试验设计中的几个基本概念 1、主效应(main effect):各实验因素相对独 立的效应,该效应水平的改变会造成因素效应的 改变,如包装方式对果汁销售量的影响。 2、交互效应(interaction):两个或多个实验 因素的相互作用而产生的效应。
df MS
F
F0.01
1
8.45
0.36 8.53
1
1264.05 53.39
1
281.25 11.88源自1623.67519
双因素方差分析概述
3、无交互作用的双因素方差分析或无重复双因 素方差分析(Two-factor without replication): 两个因素对试验结果的影响是相互独立的,分别 判断两个因素对试验数据的影响。 4、有交互作用的双因素方差分析或可重复双因 素方差分析 (Two-factor with replication):如 果两个因素对试验数据的单独影响外,两个因素 的搭配还会对结果产生一种新的影响。
平方和与自由度的分解
1、平方和的分解
总平方和SST被分解为A因素所引起的平方和SSA、 B因素所引起的平方和SSB、AB交互作用所引 起的平方和SSAB、误差平方和SSe
平方和的分解
与平方和相应的自由度分别为: 总自由度:dfT=N-1 ❖ A因素处理间自由度:dfA=a-1 ❖ B因素处理间自由度:dfB=b-1 ❖ 交互作用自由度:dfAB=(a-1)(b-1) ❖ 处理内自由度:dfe=ab(n-1) ❖ dfT=dfA+dfB+dfAB+dfe
多因素方差分析的统计原理
整体效应的检验: A因素主效应:MSA/MSW B因素主效应:MSB/MSW A X B交互作用:MSAXB/MSW
多因素方差分析的统计原理
事后检验: 主效应的事后检验 交互效应的事后检验
双因素方差分析概述
一、双因素试验设计中的几个基本概念 1、主效应(main effect):各实验因素相对独 立的效应,该效应水平的改变会造成因素效应的 改变,如包装方式对果汁销售量的影响。 2、交互效应(interaction):两个或多个实验 因素的相互作用而产生的效应。
多因素方差分析 ppt课件
Between-Subjeห้องสมุดไป่ตู้ts Factors Value Label 用 不用 用 不用 N 利 血平 MWC 1.00 2.00 1.00 2.00 12 12 12 12
a
Intercept A B A* B Error Total Corrected Total
5695952.667 1040000.667 87604.167 85681.500 136387.000 7045626.000 1349673.333
ppt课件 2
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)
ppt课件 3
为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响,将30只纯种
ppt课件
17
析因设计的方差分析
流行病学与卫生统计学教研室 ppt课件
18
18
析 因 设 计 析因实验设计是将每个因素的所有水平都互相组合, 的 交叉分组进行实验,可寻找最佳组合。 方 差 分 析
ppt课件
19
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。
ppt课件
29
重复测量资料的方差分析
分析实例(重复测量资料) 为评价某试验药物与对照药物对慢性乙肝患者谷丙
转氨酶( ALT )影响,根据统一标准收治 20 名患者
a
Intercept A B A* B Error Total Corrected Total
5695952.667 1040000.667 87604.167 85681.500 136387.000 7045626.000 1349673.333
ppt课件 2
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)
ppt课件 3
为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响,将30只纯种
ppt课件
17
析因设计的方差分析
流行病学与卫生统计学教研室 ppt课件
18
18
析 因 设 计 析因实验设计是将每个因素的所有水平都互相组合, 的 交叉分组进行实验,可寻找最佳组合。 方 差 分 析
ppt课件
19
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。
ppt课件
29
重复测量资料的方差分析
分析实例(重复测量资料) 为评价某试验药物与对照药物对慢性乙肝患者谷丙
转氨酶( ALT )影响,根据统一标准收治 20 名患者
多因素实验设计的方差分析共38页共40页PPT
1
0
、
倚
南窗以寄傲,审
容
膝
之
易
安
。
谢谢!
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ,而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸,生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业,需 要决心 ,能力 ,组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
多因素实验设计的方差分析共38页
6
、
露
凝
无
游
氛
,
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕,双双入我庐 ,先巢故尚在,相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
,
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明( 约 365年 —427年 ),字 元亮, (又 一说名 潜,字 渊明 )号五 柳先生 ,私 谥“靖 节”, 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
文 家 。汉 族 ,东 晋 浔阳 柴桑 人 (今 江西 九江 ) 。曾 做过 几 年小 官, 后辞 官 回家 ,从 此 隐居 ,田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材, 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
《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。
方差分析 PPT课件
【案例2】如何确定最优生产工艺
影响某化工厂化工产品得率的主要因素是反应温 度和催化剂种类。 为研究产品的最优生产工艺,在其他条件不变的 情况下,选择了四种温度和三种催化剂,在不同 温度和催化剂的组合下各做了一次试验,测得结 果如下: 化工产品得率试验(得率:%)
催化剂 温度 A1(60 A2(70 A3(80 A4(90
•
四、问题的一般提法
零售业
旅游业
航空公司
家电制造
1
2
3
4
5
行业
不同行业被投诉次数的散点图
方差分析的基本思想和原理
仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同
行业被投诉的次数之间有显著差异
这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的
需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著,也 就是进行方差分析 所以叫方差分析,因为虽然我们感兴趣的是均值, 但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方
1. 因素或因子(factor)
所要检验的对象 要分析行业对投诉次数是否有影响,行业是要检验的因
素或因子
2. 水平或处理(treatment)
因子的不同表现 零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是因子的水平
3. 观察值
在每个因素水平下得到的样本数据 每个行业被投诉的次数就是观察值
4. 试验
这里只涉及一个因素,因此称为单因素四水平的试验
5. 总体
因素的每一个水平可以看作是一个总体
比如零售业、旅游业、航空公司、家电制造业可以看
作是四个总体
6. 样本数据
被投诉次数可以看作是从这四个总体中抽取的样本数
据
6.1 方差分析引论
第十一章多因素试验资料的方差分析ppt高级统计方法-精选
表 1 1 -5 中 只 有 B 因 素 主 效 应 达 到 0 .0 1 P 0 .0 5, 拒 绝 H 0, 接 受 H 1。
结合样本均数的比较结果,A因素的主效 应为6%,AB的交互作用为2%,均不具有统计 学意义,仅B因素(缝合后时间)的主效应 22%有统计学意义。
结论:尚不能认为两种缝合方法对神经轴
(A12
A22)
C
SSB
1 2n
(B12
B22) C
SSAB SS处理SSA SSB
用表11-1数据计算:
A1=T1+T2=120+220=340, A2=T3+T4=140+260=400, B1=T1+T3=120+140=260, B2=T2+T4=220+260=480。
概述
高级统计方法是基本统计方法的延伸 和发展,表现在空间广度和时间深度上。
1-10章,单双因素(变量)研究, 基本不涉及时间变量,即时间是固定的。
单因素试验:只涉及一个处理因素(至少两个水
平),只是根据实验对象的属性和控制实验误差的 需要,采用的实验设计方法有所不同。
多因素试验:处理因素不止一个。如4种饲料
原始数据
建立数据库
正确解释结果
借助统计软件
中间 最终
次要 主要
第十一章
多因素试验资料的方差分析
ANOVA of Multiple-Factor Experimental data
Content
• ANOVA of factorial experiment • ANOVA of the orthogonal design • ANOVA of nested design • ANOVA of split-plot design
结合样本均数的比较结果,A因素的主效 应为6%,AB的交互作用为2%,均不具有统计 学意义,仅B因素(缝合后时间)的主效应 22%有统计学意义。
结论:尚不能认为两种缝合方法对神经轴
(A12
A22)
C
SSB
1 2n
(B12
B22) C
SSAB SS处理SSA SSB
用表11-1数据计算:
A1=T1+T2=120+220=340, A2=T3+T4=140+260=400, B1=T1+T3=120+140=260, B2=T2+T4=220+260=480。
概述
高级统计方法是基本统计方法的延伸 和发展,表现在空间广度和时间深度上。
1-10章,单双因素(变量)研究, 基本不涉及时间变量,即时间是固定的。
单因素试验:只涉及一个处理因素(至少两个水
平),只是根据实验对象的属性和控制实验误差的 需要,采用的实验设计方法有所不同。
多因素试验:处理因素不止一个。如4种饲料
原始数据
建立数据库
正确解释结果
借助统计软件
中间 最终
次要 主要
第十一章
多因素试验资料的方差分析
ANOVA of Multiple-Factor Experimental data
Content
• ANOVA of factorial experiment • ANOVA of the orthogonal design • ANOVA of nested design • ANOVA of split-plot design
多因素实验设计的方差分析ppt课件
表11-31 家兔皮肤损伤直径〔mm〕
注射药物 随机化后家
毒素浓度(B)
家兔小计
(A)
兔编号 低浓度(b1)高浓度(b2)
抗毒素(a1) 1
15.75
19.00
34.75
…
生理盐水
6
(a2)
…
合计
10
…
…
…
… 179.00
… 214.50
… 393.50
表11-32 家兔皮肤损伤直径的方差分析表
验水准,接受H0假设,即还不能以为AB两要素间 存在交互作用。 〔2〕A要素主效应的P>0.05,提示不能以为给 予升白细胞药物对大鼠吞噬细胞指数有影响。
SPSS操作过程
建立SPSS数据文件〔见factorial_1.sav〕
定义3个列变量: 1个因变量〔y〕,2个处置要素分组 变量〔A,B〕,设置值标签。
A
B
C
D
1
5
0.5
10
6.0
2
25
5.0
30
8.0
试验号 1
A
1
1
2
1
3
1
4
1
5
2
6
2
7
2
8
2
KI 366
KII 358
R
8
表 9-23 雌螺产卵数的正交实验结果
2
3
4
5
6
7 产卵数
B A×B C
D
1
1
1
1
1
1
86
1
1
2
2
2
2
95
2
2
1
主题五多因素方差分析35页PPT
26
事后多重比较
Scheffe Post Hoc
教学方法各维度间的差异
M ultiple Com par isons
Depen dent Variab le: 学 习 成 绩 Sc hef f e
Mean Dif ference (I) 教 学 方(法 J) 教 学 方 法(I-J) Std. Error 讲 授 式 图 解 式-31.555563* .17397 操 作 式-44.666673* .17397 图 解 式 讲 授 式 31.555563* .17397 操 作 式-13.111113* .17397 操 作 式 讲 授 式 44.666673* .17397 图 解 式 13.111113* .17397
• 交互作用:自变量之间各个水平组 合的作用
• 如:讲授式教学方法对听觉型学习 风格的学生的学习成绩的影响
• 操作式教学方法对视觉型学习风格 的学生的学习成绩的影响
教学方法 学习风格 学习成绩 Valห้องสมุดไป่ตู้e Labels
1=讲授式 2=图解式 3=操作式
1=听觉型 2=视觉型 3=动觉型
教学方法 学习风格 学习成绩
教学方法 学习风格 学习成绩
运用单因素方差分析解决下列问题
• 研究一:教学方式是否影响学习成绩? • 研究二:学习风格是否影响学习成绩? Analyze / compare means / one-way ANOVA
教学方法对学习成绩的影响
Dependent List OK
学习成绩
Factor 教学方法
主题五多因素方差分析
•
6、黄金时代是在我们的前面,而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
- 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)。
精品课件
15
区组 1 2 3
4 5 6 7 8
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
精品课件
16
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。
的三棱获术液抑癌作用是否不同?
精品课件
28
区组 I组
1
3.6
2
4.5
3
4.2
4
4.4
5
3.7
6
5.6
7
7.0
8
4.1
9
5.0
10
4.5
II组
➢ 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。
精品课件
9
➢ 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。
选定“设定”后,将“组别”、“区组”移入右 模型框。
精品课件
21
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。
精品课件
22
• 第七步:设置选项。勾上“描述统计”。
精品课件
23
• 第八步:完成,解读结果 • 结果解读1
精品课件
24
• 结果解读2
• 组间F=195.958, p=0.000; • 区组间F=3.031, p=0.023。
精品课件
14
【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?
精品课件
25
• 结果解读3:组间两两比较
精品课件
26
• 结果解读4:S-N-K
精品课件
27
【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
精品课件
3
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。
精品课件
4
➢ 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。
精品课件
17
• 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。
精品课件
18
• 第三步:选择分析→一般线性模型→单变量
精品课件Biblioteka 19• 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”。
精品课件
20
• 第五步:点击模型。在单变量:模型对话框中,
➢ 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。
精品课件
10
精品课件
11
➢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。
➢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。
精品课件
12
精品课件
13
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
➢ 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。
精品课件
5
➢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。
SPSS(04) ——多因素方差分析
季聪华 2012.10.23
精品课件
1
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
精品课件
2
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。
精品课件
8
➢ 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。
➢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。
精品课件
6
➢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。
精品课件
7
➢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。