重复测量资料的统计分析
重复测量数据的分析方法
0
0 +β1
0 + β1 + β3 + β 4
0 +β2
0 + β 2 + β3 + β5
0 +β3
20
用Mixed模型进行分析
数据格式
y 52 49 42 51 50 46 50 49 41 51 49 44 49 47 40 51 id 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 g 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 t2 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 t3 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0
y id 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 t2 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 t3 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1
15
Stata数据格式 Stata命令 xtreg y t1 t2,i(id)
48 46 42 53 51 47 52 52 48 52 51 48 53 52 49
β1估计值为-1.2,P=0.002,推断3个月体重平均下降1.2kg, 差异有统计学意义,β2的估计值为-4.8,推断6个月体重平均下 降4.8kg,差异有统计学意义. 16
用Mixed模型进行分析
3个月与6个月比较 命令:test t2=t3 ( 1) t2 - t3 = 0 chi2( 1) = 88.36 Prob > chi2 = 0.0000 P<0.0001,可以推断治疗6个月时平均体 重比治疗3个月时平均体重下降,差异有统 计学意义.
分类变量的重复测量资料分析教学课件
contents
目录
• 分类变量与重复测量资料概述 • 重复测量资料的统计分析方法 • 重复测量资料分析的注意事项与挑战 • 分类变量的重复测量资料分析案例 • 重复测量资料分析的软件工具与技术 • 总结与展望
01
分类变量与重复测量资料概述
分类变量的定义与特性
实践与反思
多参与实际研究，将所学知识应用于实际问题中，并不断反思和总 结经验。
在实际研究中的应用与实践
临床研究
在临床研究中，重复测量资料分析可用于评估治疗效果、病程变 化等。
心理学研究
在心理学研究中，重复测量资料分析有助于了解个体心理状态的 变化和影响因素。
环境科学研究
在环境科学研究中，重复测量资料分析可用于监测环境变化、评 估污染物的影响等。
重复测量资料分析的注意事项与 挑战数Leabharlann 处理与缺失值处理缺失数据处理
对于缺失的数据，应进行合理的处理，如插补、删除或保留等，以避免对分析 结果造成影响。
数据转换
对于不符合分析要求的数据，需要进行适当的转换，如编码、标准化等，以提 高分析的准确性和可靠性。
变量类型与测量尺度
变量类型
在分析重复测量资料时，应明确变量的类型，如连续型、有序分类型或无序分类 型，以便选择合适的统计分析方法。
方案提供依据。
案例三：教育程度与职业发展的关系研究
总结词
教育程度对职业发展的影响
分析方法
使用重复测量资料分析方法， 如线性混合效应模型，来评估 教育程度对职业发展的影响。
详细描述
收集个体在不同时间点的教育 程度和职业发展数据，分析教 育程度对职业发展的影响。
结果解释
12-重复测量资料的分析
ˆ ∈=
2 2 (a −1)∑∑(skl )2 − (2a) ∑(sk ) ()22
k
l
k
+ a2 s 2
( )
2
2 式 ( 1 0 - 3 ) 中 的 skl 是 矩 阵 ( 1 0 - 1 ) 中 第 k 行 第 l 列 元 素 ，
s 2 = ∑∑s k l
自由度调整方法2 自由度调整方法
( 2 ) H u y n h - F e l d t 调 整 系 数 ∈( H - F ∈)
ˆ 据 研 究 ， 当 ∈真 值 在 0 . 7 以 上 时 ， 用 ∈进 行 自 由 度
调 整 后 的 统 计 学 结 论 偏 于 保 守 ， 故 Huynh 和 Feldt 提 出 用 平 均 调 整 值 ∈值 进 行 调 整 。 ∈值 的 计 算 公 式 为
重复测量数据常见误用情况
重复进行各时间点的t检验： 重复进行各时间点的t检验： 增大犯Ⅰ 增大犯Ⅰ类错误的概率 差值比较： 差值比较： 降低信度， 降低信度，且差值不一定符合正态性和方 差齐性的条件
重复测量资料方差分析对协方差阵的要求
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互独立的随机 处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互独立 独立的 样本，其总体均数服从正态分布； 正态分布 样本，其总体均数服从正态分布； 2. 方差齐性 同 相互比较的各处理水平的总体方差相等， 相互比较的各处理水平的总体方差相等，即具有方差齐
对于yi与yj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：
2 2 2 2 syi −yj = syi + syj − 2syi yj 2 2 2 如 sy1−y2 = s11 + s22 − 2s12 ：2
重复测量资料的广义估计方程分析及SPSS实现
重复测量资料的广义估计方程分析及SPSS实现一、本文概述在统计学中，重复测量资料是一种常见的数据类型，通常涉及到同一观察对象在不同时间点或不同条件下的多次测量。
这类数据在医学、社会科学、心理学等领域的研究中尤为常见，例如追踪病人的病情发展、评估教育干预的效果、研究消费者的购买行为等。
为了有效分析这类数据，研究者需要采用适当的统计方法，以控制潜在的干扰因素，揭示数据间的内在关联。
广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）是一种适用于分析重复测量资料的统计方法。
它通过指定一个工作相关矩阵，来纠正观察对象间的相关性，并允许研究者根据数据的特性选择适当的相关结构。
GEE的优点在于其稳健性和灵活性，即使在数据分布不符合正态分布或观测次数不等的情况下，也能提供可靠的参数估计。
本文旨在介绍广义估计方程的基本原理及其在SPSS软件中的实现方法。
我们将首先概述广义估计方程的基本概念和数学模型，然后详细阐述如何在SPSS中运用GEE分析重复测量资料。
通过实例演示，读者将能够掌握从数据准备到结果解读的完整流程，从而提高对重复测量资料的分析能力。
本文还将讨论GEE分析中的一些常见问题及注意事项，以帮助研究者在实践中避免常见错误，确保分析结果的准确性和可靠性。
二、广义估计方程（GEE）的基本原理广义估计方程（GEE）是一种用于分析重复测量数据的方法，它扩展了传统的线性回归模型，允许处理复杂的数据结构，包括时间序列、聚类数据、纵向数据等。
GEE的核心在于其灵活性，它不需要指定数据的具体分布形式，只需要指定工作相关性结构，因此在实际应用中具有广泛的适用性。
构建工作相关性结构：在GEE中，研究者需要指定一个工作相关性矩阵，用于描述观测值之间的相关性。
这个矩阵可以根据数据的实际情况进行选择和构建，例如，如果数据是时间序列，可以选择一阶自回归（AR(1)）模型；如果数据是聚类数据，可以选择交换相关（Exchangeable）模型等。
重复测量设计的统计分析
重复测量设计的统计分析在科学研究中，为了确保数据的可靠性和准确性，常常需要进行重复测量。
重复测量设计是一种常用的实验设计方法，它能够帮助研究者评估变量之间的关系以及观察误差的大小。
本文将从重复测量设计的概念、实施步骤以及统计分析等方面进行探讨。
一、重复测量设计的概念重复测量设计是指在相同或相似的条件下，对同一组个体或样本进行多次测量，以便研究变量之间的关系和误差的大小。
这种设计方法能够减少个体间的差异对结果的影响，提高实验的可靠性和稳定性。
在重复测量设计中，通常会选择两个或多个时间点进行观察，每个时间点都会进行一次或多次测量。
通过对这些测量结果的比较，可以评估变量的变化趋势以及测量误差的大小。
二、重复测量设计的实施步骤重复测量设计的实施步骤一般包括以下几个方面：1. 确定研究目的和变量：首先需要明确研究的目的以及需要观察的变量。
例如，如果研究某种药物的疗效，那么需要确定疗效指标作为观察变量。
2. 选择测量时间点：根据研究的需要和实际情况，选择适当的测量时间点。
通常情况下，测量时间点应该覆盖整个研究过程，以便观察变量的变化趋势。
3. 进行测量：在选定的时间点进行测量，确保测量方法的准确性和一致性。
为了减少误差的影响，可以采用随机顺序或交叉设计的方式进行测量。
4. 数据收集和整理：将测量结果进行记录和整理，确保数据的完整性和准确性。
同时，还需要对异常值和缺失值进行处理，以保证数据的可靠性。
三、重复测量设计的统计分析主要包括描述性统计和推断性统计两个方面。
1. 描述性统计：通过计算每个时间点的平均值、标准差和相关系数等指标，可以描述变量的变化趋势和相关关系。
此外，还可以通过绘制折线图或散点图等图表，直观地展示变量的变化情况。
2. 推断性统计：在重复测量设计中，常常需要进行方差分析或混合效应模型等统计方法进行推断。
方差分析可以用于比较不同时间点或不同处理组之间的差异，而混合效应模型可以用于同时考虑个体效应和时间效应的情况。
重复测量数据的统计方法
重复测量数据的统计方法重复测量数据的统计方法是指对同一变量进行多次测量所得到的数据进行分析和统计的方法。
在科学研究、生产实践和社会调查中，常常需要对同一指标进行多次观测，例如实验重复测量、调查问卷中多次回答同一个问题等。
重复测量数据的统计方法可以帮助研究者更准确地估计数据的平均值、方差和其他统计指标，从而提高数据分析的可靠性和科学性。
在进行重复测量数据的统计分析时，常用的方法包括重复测量方差分析、重复测量t检验、可重复性分析和相关性分析等。
下面将分别对这些方法进行详细介绍。
首先，重复测量方差分析（Repeated measures analysis of variance，简称RM-ANOVA）是一种常用的分析重复测量数据的方法。
它通过对多个测量间的变异进行分析，判断测量效应是否显著。
RM-ANOVA 通常分为单因素重复测量方差分析和多因素重复测量方差分析两种。
在进行RM-ANOVA分析时，需要对数据的正态性进行检验，并对数据进行变换或采用非参数方法进行分析。
此外，RM-ANOVA还可用于分析数据的交互作用，即测量效应是否受到其他因素的影响。
其次，重复测量t检验（Repeated measures t-test）是一种用于比较两个或多个相关样本均值是否存在显著差异的统计方法。
它适用于重复测量数据且样本数较小的情况。
重复测量t检验的原理是对多次测量的差值进行统计分析，并与一个已知平均差异的理论值进行比较。
通过比较差异的大小和统计显著性水平，来判断差异是否真实存在。
第三，可重复性分析（Intraclass correlation coefficient，简称ICC）是一种用来评估重复测量数据可靠性和一致性的方法。
ICC通常通过计算同一个变量在不同测量间的相关性来评估数据的可重复性。
ICC的值介于0和1之间，数值越接近1说明数据的可靠性越高。
可重复性分析可用于评估测量工具的稳定性、不同测量者之间的一致性以及相同测量者在不同时间点的一致性等。
重复测量数据方差分析
74.4
77.0
75.2 77.4
82.6
80.4
81.2 79.6
68.6
65.0
63.2 63.4
79.0
77.0
73.8 72.5
69.4
66.8
64.4 60.8
72.6
71.0
68.2 70.2
72.4
72.6
72.8 72.6
75.6
73.4
73.4 72.2
80.0
78.0
76.4 74.8
7.90
9.75 8.02
经检验处理组与对照组的差值 d 方差不齐（F S12 / S22 6.58 ， P 0.01），不符合两均数比较 t 检验的前提条件。
设置对照旳前后测量设计
前后测量数据间存在明显差别时，并不能阐明这种差 别是由前后测量之间施加旳处理所产生，还是因为存 在于前后两次测量之间旳时间效应所致。
比较
表9-2 两种措施对乳酸饮料中脂肪含量旳测定成果(%)
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
哥特里－罗紫法
0.840 0.591 0.674 0.632 0.687 0.978 0.750 0.730 1.200 0.870
脂肪酸水解法
0.580 0.509 0.500 0.316 0.337 0.517 0.454 0.512 0.997 0.506
受试 对象j
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
剂型 k
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
服药后测定时间i(周)
重复测量资料的统计分析方法简介
重复测量资料的统计分析方法简介在医学研究中，一些干预研究和纵向研究都需要对研究对象进行随访，每次随访进行观测或测量一些效应指标，考察同一研究对象同一指标的变化情况。
同一个对象的多次观察或测量所获得的资料称为重复测量的资料。
由于同一对象同一指标的相邻两个时间点的效应指标观测值往往是相关的，也就是重复测量的资料存在不独立的问题，然而大多数的医学统计方法都要求资料是独立，所以这些资料的统计分析需要用比较特殊的统计方法进行分析。
重复测量资料的统计分析方法可以用重复测量的方差分析，也可以用混合回归模型（Mixed regression Model ），由于重复测量的方差分析要求资料满足球形对称性（可以理解为相关资料情况下的方差齐性），而Mixed 回归模型并不要求资料满足球形对称，并可以借助计算机统计软件对未知参数进行限制的最大似然估计，其他统计分析的思想都是类似的。
本节将主要介绍如何借助统计软件应用Mixed 回归模型对重复测量资料进行统计分析。
为了帮助读者对重复测量资料分析有一个简单的了解，本节将举一个非常简单的例子初步说明重复测量资料的统计分析概况。
例1 为了比较A 药和B 药在疗程为6个月中的持续减肥的疗效，现有10个身高为160cm 的女性肥胖者志愿参加这项研究。
随机分成2组，每组各5人。
分别考察这2组肥胖者在服药前、服药3个月和服药6个月的体重变化。
这2组肥胖者在服用该药前、服药3个月和服药6个月的体重测量值(kg)见表1。
表 1 2组肥胖者在服用该药前、服药3个月和6个月的体重组别和肥胖者编号服药前 （120,0t t ==） 3个月（121,0t t ==） 6个月（120,1t t ==）A 药组1号 52 49 42 A 药组2号 51 50 46 A 药组3号 50 49 41 A 药组4号 51 49 44 A 药组5号 49 47 40B 药组1号 51 54 53 B 药组2号 49 47 46 B 药组3号 50 47 44 B 药组4号 49 48 41 B 药组5号525048这是两组观察对象的多个测量时间点的重复观察测量资料，同样对于同一对象的不同观察时间点的观察资料是相关的，但由于需要比较两个药的减肥疗效，所以采用两因素方差分析，随机区组设计的方差分析或Friedman 秩检验的统计方法都不适用于本例的数据统计分析，但可用Mixed 模型对本例资料进行统计分析。
统计学中的重复测量数据分析
统计学中的重复测量数据分析重复测量数据分析是统计学中一个重要的研究领域，它主要用于分析在同一个实验条件下、对同一取样单位进行多次测量所得的数据。
通过对这些重复测量数据进行分析，我们可以获得更准确的估计结果，更深入地了解数据的变化趋势，并进行有效的假设检验。
一、重复测量数据的特点及意义重复测量数据与单次测量数据相比，具有以下几个显著特点：1. 相关性：重复测量数据之间存在一定的相关性，因为它们来自同一个实验条件下的取样单位。
这种相关性需要在数据分析中予以考虑。
2. 可重复性：通过多次测量，我们可以更好地估计测量误差，并提高数据的可靠性和可重复性。
3. 变异度：重复测量数据可以帮助我们更全面地了解数据的变异度，从而更准确地评估实验结果的稳定性和一致性。
重复测量数据的分析有助于我们深入理解数据背后的规律和关系，更准确地判断实验结果的可靠性，并为进一步的统计推断提供基础。
二、可利用的重复测量数据分析方法在统计学中，有许多可利用的方法用于分析重复测量数据。
下面将介绍几种常见的方法：1. 方差分析（ANOVA）：方差分析是一种用于比较多个组别间差异的统计方法。
对于重复测量数据，可以使用重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）来比较多个时刻或处理条件下的测量值之间的差异。
通过分析组间和组内的方差，我们可以确定是否存在显著差异。
2. 相关分析：重复测量数据之间的相关性是分析的重要考虑因素之一。
通过计算相关系数，可以判断多次测量之间的相关程度，并评估相关性是否显著。
3. 重复测量线性模型：重复测量线性模型（Repeated Measures Linear Model）是一种常用的数据分析方法，它将重复测量数据建模为一个线性关系。
通过该模型，可以估计不同因素对测量结果的影响，并进行显著性检验。
4. 重复测量时间序列分析：对于具有时间序列性质的重复测量数据，可以采用时间序列分析方法。
通过建立合适的时间序列模型，可以对数据的趋势、季节性和周期性进行建模和预测。
重复测量资料组内效应、组间效应、交互效应结果解读
重复测量资料组内效应、组间效应、交互效应结果解读全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：重复测量设计是实验设计中常见的一种形式，它允许研究者在同一组被试上进行多次测量，以便研究不同处理对其产生的效应。
在重复测量设计中，通常会涉及到组内效应、组间效应和交互效应。
这三种效应是在统计分析中起到重要作用的概念，下面将分别对这三种效应进行解读。
我们来解释组内效应。
组内效应是指在重复测量设计中，同一组被试接受不同处理后产生的效应。
在统计学中，通常使用方差分析（ANOVA）来检验组内效应。
组内效应的显著性表明不同处理条件下被试的表现是有差异的，即不同处理条件能够显著影响被试的表现。
组内效应的大小可以帮助我们了解不同处理条件对被试的影响程度，从而进一步探索不同处理条件在实验结果中所起到的作用。
组内效应、组间效应和交互效应是重复测量设计中的重要概念，它们能够帮助我们更好地理解不同处理条件对实验结果的影响。
在统计分析中，通过检验这三种效应的显著性和大小，我们可以更加全面地解读实验结果，进一步探索不同处理条件对实验结果的影响，为实验设计和结果解释提供更为深入的参考。
【2000字】第二篇示例：本文将介绍关于重复测量资料中组内效应、组间效应和交互效应的结果解读。
在实验设计中，重复测量是指同一个实验对象在不同条件下进行多次测量，以便比较不同条件下的变化。
在统计分析中，我们可以通过分析组内效应、组间效应和交互效应来揭示不同条件下的变化情况。
首先我们来介绍组内效应。
组内效应是指在同一组内不同条件下的变化情况。
在重复测量设计中，每个实验对象在不同条件下进行多次测量，我们可以通过比较同一组内不同条件下的平均值来检验组内效应。
一般来说，组内效应的大小可以反映同一组内不同条件下的差异程度。
如果组内效应较小，则说明不同条件下的差异不显著；如果组内效应较大，则说明不同条件下的差异很显著。
最后我们来介绍交互效应。
交互效应是指不同因素之间互相作用的效应。
重复测量资料的统计分析方法
重复测量资料的统计分析方法在临床医学研究中，一些干预研究和纵向研究都经常会涉及到同一研究对象的多次观察，而同一个对象的多次观察的记录资料称为重复测量的资料。
由于同一对象不同时间点的观察往往存在相关的问题，也就是存在不独立性的问题，而大多数的医学统计方法都要求资料是独立，所以这些资料的统计分析需要比较特殊的统计方法进行分析。
本节将先举例介绍常见的重复测量资料，并介绍相应的重复测量资料的统计分析方法。
一、单个样本的重复测量资料例 1 为了考察某药物减肥的作用，现考察5个身高为160cm、服用该药的女性肥胖者，疗程为 3 个月，这 5 名女性肥胖者在服用该药前后的体重测量值 (kg)如下：肥胖者编号12345服药前体重5052495546Y0i服药后体重4851495245Y1i这是一组观察对象的资料，每个观察对象有两个时间点的测量资料，因此这是最简单的重复观察测量资料 (也可以认为配对设计的资料)。
由于各个观察对象在服药前的体重不全相同，所以其体重含有服药前的体重个体变异成分， 而在服药后，各个观察对象的体重下降幅度也不全相同， 故存在体重下降幅度的个体变异成分， 因此观察对象在服药后的体重中不仅含有体重下降幅度的个体变异成分， 而且还含有服药前的体重个体变异成分， 故服药前后的体重资料不独立。
对于这种不独立资料的统计分析一般采用变异成分的分解或消除某一个体变异成分的方法进行统计处理的。
如配对 t 检验和符号秩检验就是 采用服药前后资料相减作为统计分析数据，因而消除了服药前体重的个体变异，使进入统计分析的资料仅含有体重下降幅度的个体变异， 但这种消除某种不独立的变异成分的统计方法无法对比较复杂的重复测量资料进行统计分析。
因而本节将借助统计软件Stata ，介绍应用混合模型（ Mixed Model ）对重复测量资料进行统计分析。
设观察对象体重的总体均数为0，服药后体重总体均数为1，即服药前后的体重改变量的总体均数为 ＝ 1－0。
重复测量资料的方差分析
重复测量资料的方差分析什么是重复测量资料？重复测量资料是指在同一物件上，经过多次测量所得的一组数据。
它可以用于评估测量装置或人员的准确度和可靠性，或对同一样品在不同时间或不同实验条件下的实验测量结果进行比较。
方差分析方差分析是一种分析比较不同组别之间差异的统计方法，它可以判断一个因素对实验结果的影响是否显著。
在重复测量资料的分析中，方差分析可以用于确定是否存在个体之间的显著差异。
重复测量资料的方差分析方法在重复测量资料的方差分析中，采用的是双因素重复测量资料的方差分析方法。
这种方法包括两个因素：测量因素和重复因素。
测量因素是要分析的因素，重复因素是指对同一物件进行多次测量，每次测量之间都存在一定程度的差异，重复因素会产生误差。
以下是双因素重复测量资料的方差分析步骤：步骤一：确定方差来源方差来源包括测量因素、重复因素以及随机误差。
其中测量因素和重复因素可以用于计算方差，而随机误差则不能。
步骤二：计算平方和平方和是指每个因素所产生的方差之和。
计算平方和的公式如下：•总平方和（TSS）：TSS=SSA+SSB+SSAB+SSE•因素A的平方和（SSA）：SSA=n∑(yij-y··)2/a-1•因素B的平方和（SSB）：SSB=n∑(yij-y··)2/b-1•因素AB的平方和（SSAB）：SSAB=n∑(yij-yi·-y·j+y··)2/(a-1)(b-1)•误差平方和（SSE）：SSE=TSS-SSA-SSB-SSAB其中，n是每组数据的测量次数，a和b是因素A和因素B的水平数，yij是第i个个体在第j次测量中的数据，yi·是第i个个体在所有测量中的均值，y·j是所有个体在第j次测量中的均值，y··是所有测量数据的均值。
步骤三：计算自由度自由度是指某一因素或误差中可变的部分，计算自由度的公式如下：•总自由度（DFS）：dfs=nab-1•因素A的自由度（DFA）：DFA=a-1•因素B的自由度（DFB）：DFB=b-1•因素AB的自由度（DFAB）：DFAB=(a-1)(b-1)•误差自由度（DFE）：DFE=dfs-DFA-DFB-DFAB步骤四：计算均方值均方值是平方和与自由度的比值，计算均方值的公式如下：•因素A的均方值（MSA）：MSA=SSA/DFA•因素B的均方值（MSB）：MSB=SSB/DFB•因素AB的均方值（MSAB）：MSAB=SSAB/DFAB•误差的均方值（MSE）：MSE=SSE/DFE步骤五：计算F值F值是均方值之比，计算F值的公式如下：•因素A的F值（FA）：FA=MSA/MSE•因素B的F值（FB）：FB=MSB/MSE•因素AB的F值（FAB）：FAB=MSAB/MSE步骤六：计算P值P值是指一个F分布的概率值，计算P值需要使用F分布表。
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
1、环境准备
1.1.首先在安装SPSS统计软件，在进行数据分析时，打开SPSS统计
软件，创建新文档，完成环境准备。
2、数据载入
2.1.将重复测量数据载入SPSS，可以通过文件菜单打开。
2.2.载入数据时，需要指定变量的类型，如字符型、数值型等。
3、变量转换
3.1.在方差分析中，重复测量设计需要把成对数据转换成单个观察值，以便进行分析。
3.2.将重复测量变量用SPSS的“变量转换”功能进行变换，变换类
型可以选择“算术变换”。
3.3.在变换过程中，需要指定新变量的表达式，如取均值、差值等，
以计算新变量的值。
4、数据检验
4.1.在得到变量后，需要对数据进行检验，以检验数据的有效性、完
整性和准确性。
4.2.可以使用SPSS的“数据检验”功能，检查变量是否正确转换，
此外，也可以使用“数据缺失标记”、“偏度-峰度检验”等功能，以检
查变量的数据情况。
5、方差分析
5.1.方差分析是重复测量设计中的主要统计分析方法，可以用来检验两个或多个样本之间的差异。
5.2.在SPSS中，可以使用“多因素方差分析”功能，设置因变量和自变量，进行分析。
5.3.在运行分析时。
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：。
重复测量数据的统计方法
．４４６ ４．３００（ａ） ３．０００
１６．０００ ．０２１
ＢＰＣ
Ｗｉｌｋｓ＇ Ｌａｍｂｄａ ．５５４ ４．３００（ａ） ３．０００ Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ＇ｓ Ｔｒａｃｅ ．８０６ ４．３００（ａ） ３．０００
１６．０００ ．０２１ １６．０００ ．０２１
Ｒｏｙ＇ｓ Ｌａｒｇｅｓｔ Ｒｏｏｔ ．８０６ ４．３００（ａ） ３．０００
Ｔｅｓｔｓ ｏｆ Ｗｉｔｈｉｎ－Ｓｕｂｊｅｃｔｓ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ｍｅａｓｕｒｅ： ＭＥＡＳＵＲＥ＿１
Ｓｏｕｒｃｅ
Ｔｙｐｅ ＩＩＩ Ｓｕｍ ｏｆ ｄｆ
Ｓｑｕａｒｅｓ
Ｍｅａｎ Ｆ
Ｓｑｕａｒｅ
Ｓｉｇ．
Ｓｐｈｅｒｉｃｉｔｙ Ａｓｓｕｍｅｄ １９０４．６５０
３ ６３４．８８３ ５．９４１ ．００１
Ｓｐｈｅｒｉｃｉｔｙ Ａｓｓｕｍｅｄ ２２３０．４５０
３ ７４３．４８３ ６．９５８ ．０００
ＢＰＣ ＊ Ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ－Ｇｅｉｓｓｅｒ ２２３０．４５０
ＧＲＯＵＰ Ｈｕｙｎｈ－Ｆｅｌｄｔ
２２３０．４５０
２．０１４ １１０７．２２４ ６．９５８ ．００３ ２．３９５ ９３１．２０５ ６．９５８ ．００１
采用 SPSS 统计软件，以 chenkun 兄提供的数据为例说明：
ＧＲＯＵＰ ＢＰＣ１ ＢＰＣ２ ＢＰＣ３ ＢＰＣ４ １ ６８ ５６ ６０ ４３ １ ９６ １０２ ８６ ７９ １ ２５ ３６ ３４ ３９ １ ４９ ４８ ３６ ３８ １ ２４ １８ ３２ ３５ １ ５６ ５３ ６６ ６０ １ １９ ２４ １８ ２２ １ ７６ ５８ ６４ ５７ １ ８８ １３０ ９４ １３４ １ ７７ ３４ ４８ ６４
重复测量设计资料的方差分析SPSS操作
Measure: MEASURE_1
Source FA C TO R1
FACTOR1 * GROUP
Erro r(F AC TO R 1)
Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd
111
123
131
B
10
118
114
116
123
133
C
11
131
119
118
135
129
C
12
129
128
121
148
132
C
13
123
123
120
143
136
C
14
123
121
116
145
126
C
15
125
124
118
142
130
（二）分析步骤 1．建立数据文件 本例需建立6个变量： 诱导方法group：数值型，变量值定义：A=1； B=2； C=3 5个时相测量结果：诱导前收缩压T0 ；时相1收缩压T1 ；时相2收缩压T2 ； 时相3收缩压T3 ；时相4收缩压 T4 ；上述5个变量均为数值型，直接输入测量 数值。建立数据文件“例7-6.sav”如图7-23所示。
图7-23 数据文件“例7-6.sav”
析因设计重复测量资料的统计分析及SPSS实现
果如表 ２ ， 分析 ３ 个 有效部位主效应及交互效应 。
表 １ ２ ×２ ×２析 因 设 计 及 实 验 方 案
最小的试 验次数探讨 各 因素不 同水平 的效 应 ， 同时 可获得 各
因素间的交互作用 ； 通过 比较各 种实验组合 ， 还 能寻求 最佳组
合 。
重复测量的数据 之间存 在一 定 的相关性 ， 对这 类 资料进
⑤黄芪多糖＋黄芪皂苷组 （ 简称糖苷组 Ａ Ｂ ｚ Ｃ ２ ） ； ⑥黄芪 黄酮
组（ 简称黄酮 组 Ａｚ Ｂ Ｃ ） ； ⑦黄芪 黄酮 十黄 芪皂苷 组 （ 简称 酮
苷组 Ａｚ Ｂ ） ； ⑧ 黄 芪黄 酮 ＋ 黄芪 多糖组 （ 简 称 酮 糖 组
１ 实 例
１ ． １ 对表 ２ 非平衡数据进行线 性混合效应模型分析 混合效应模型分析 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ操作ｌ ２ ］ ： 以“ 编号 ” 、 “ 黄 酮” 、 “ 多
糖” 、 “ 皂苷” 、 “ 度量时间” 、 “ 尿蛋 白量 ” 为变量名 ， 建立 ３ ２ ７行 、 ６列的 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ数据文件 。“ 从菜单选择 分析一 混合模 型 一 线 性： ①混 合效应定义 群体 和重 复操作 ： 在 主题框 选人 ” 编号 “ ，
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ
Ｖｏ ｌ ＿ ２ ６
Ｎｏ ．４
２ ０ １ ３
文章 编 号 ： １ ０ ０ ４ — ４ ３ ３ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ ４ ０ ０ — ０ ３
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ．１ ０ ０ ４ － ４ ３ ３ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ０ ８
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21
3.7 结 论
• 按a=0.05水准，不同诱导方式间，不同时相间及交互作用 均拒绝H0，差别有统计学意义，可以认为诱导方式间和不 同时相间患者收缩压总体均数不全相等或全不相等，麻醉 诱导方式和时相间存在交互作用。
145
126
15
A3
125
124
118
142
130
5
1.2 检验假设之一（结合“重复测量资料分析策略”）
• 组间比较（三种麻醉诱导方法）
H01:不同麻醉诱导方法间患者收缩压总体均数全相等 H11:不同麻醉诱导方法间患者收缩压总体均数不全相等
（若拒绝H01，则进行以下多重比较） • 组间的多重比较
H04:任意两麻醉诱导方法间患者收缩压总体均数相等 H14:任意两麻醉诱导方法间患者收缩压总体均数不等
118
131
137
7
A2
122
121
119
129
133
8
A2
128
129
126
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9
A2
117
115
111
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131
10
A2
118
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116
123
133
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A3
131
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A3
129
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A3
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123
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143
136
14
A3
123
121
1检验 表5
组间比较方 差分析 表4
交互作用的
表6
组内比较方
方差分析
差分析
若组间比较有差别 两两比较 表7
综合表4、6、7、 8给出统计结论
若组内比较有差别 两两比较 表8
11
• 将表1整理成表2并导入SPSS统计软件中，其中 “Group”为不同麻醉诱导方法。
表2 不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg）
116
123
11
3
131
119
118
135
12
3
129
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148
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3
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T4
117 123 118 120 126 137 133 142 131 133 129 132 136 126 130
12
3.结 果
7
1.2 检验假设之三（结合“重复测量资料分析策略”）
• 有无交互作用的检验
H03:麻醉诱导方法和时相间无交互效应 H13:麻醉诱导方法和时相间有交互效应
8
2.方 法
9
• 2.1 重复测量资料分析策略[3] • 2.2 SPSS软件[4]
10
2.1 重复测量资料分析策略[3]
数据文件，表2
组间 (诱导方法)
• 对3个诱导方式间进行多重比较：除1和3之间差别有统计 学意义（P=0.005）外，其余各组间差别均无统计学意义。
• 对5个时相间进行多重比较：除T1和T2之间差别无统计学 意义（P=0.901）外，其余各组间差别均有统计学意义（P ＜0.005）。
No.
Group
T0
T1
T2
T3
1
1
120
108
112
120
2
1
118
109
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3
1
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119
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4
1
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5
1
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9
2
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111
123
10
2
118
114
4
表1[1] 不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg）
麻醉诱导时相
患者序号 诱导方法
T0
T1
T2
T3
T4
1
A1
120
108
112
120
117
2
A1
118
109
115
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3
A1
119
112
119
124
118
4
A1
121
112
119
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A1
127
121
127
133
126
6
A2
121
120
16
3.4 组内效应及交互效应的比较
表6
• 本资料满足球形假设，故以“Sphericity Assumed”一行的
结果为准。
17
3.4 组内效应及交互效应的比较
• 麻醉诱导时相5个不同水平间的差别有统计 学意义，F=106.558，P=0.000。
• 不同诱导方法（Group）和麻醉诱导时相间 有交互作用，F=19.101，P=0.000。
重复测量资料的统计分析
一附院医学统计咨询室
1
目录
•1目 的 •2方 法 •3结 果 •4说 明
1.目 的
3
1.1 目 的
• 为了了解某手术过程中A1，A2，A3三种麻 醉诱导方法和T0（诱导前），T1，T2，T3， T4 五 个 不 同 时 相 对 患 者 收 缩 压 的 影 响 。 某 医生将手术要求基本相同的15名患者随机 分成3组，测得的收缩压值见表1[1] 。
15
3.3 球形检验
表5
• 球形检验，又称球对称检验，上表中列出了3种ε（Epsilon）校正 系数。当不拒绝球形检验（P＞0.05）时，应用单变量方差分析 检验时无需ε校正，当资料不满足球形检验（P＜0.05）时，需用 ε 校正系数来校正自由度。
• 本例Mauchly球形检验统计量W=0.293，P=0.178，不拒绝球形假 设，无需ε 校正。
18
3.5 - 组间多重比较 3种诱导方法“Group”间
表7
• 上结果为LSD法多重比较3种诱导方法（Group）间收缩压的 结果。除1和3之间差别有统计学意义（P=0.005）以外，其 余各组间差别均无统计学意义。
19
3.6 组内多重比较-5个麻醉诱导时相间
表8
20
3.6 组内多重比较-5个麻醉诱导时相间
6
1.2 检验假设之二（结合“重复测量资料分析策略”）
• 组内比较（五个时相）
H02:诱导前后不同时相间患者收缩压总体均数全相等 H12:诱导前后不同时相间患者收缩压总体均数不全相等
（若拒绝或H02，则进行以下多重比较）
• 组内多重比较
H05:任意两时相间患者收缩压总体均数相等 H15:任意两时相间患者收缩压总体均数不等
13
3.1 统计描述 表3
• 表中列出了5个时相 （ T0-T4 ） 和 3 种 诱 导 方 案 （ Group ） 交 叉 分 组 下的均数（Mean）、标 准 差 （ Std. Deviation ） 和例数（N）。
14
3.2 组间效应比较
表4
• 通过上述方差分析表可知，不同麻醉诱导方式（Group）间 患者的收缩压差别有统计学意义，F=5.783，P=0.017。