实 习 六 重复测量设计、析因设计
一、目的与要求：
1 、掌握 重复测量资料的数据特征；
2 、掌握 重复测量数据的两因素两水平及 多水平的 方差分析方法；
3 、掌握单因素试验、多因素试验的区别；
4 、熟悉 单独效应，主效应，交互作用；
5 、掌握 完全随机分组 两因素、 三因素 析因 设计与 方差分析的基本步骤。
二、学时：
3 学时。
三、案例：
1. 某医生将手术要求基本相同的 15 名患者随机分 3 组，在手术过程中分别采用 A 1 ， A 2 ， A 3 三种麻醉诱导方法，在 T 0 ( 诱导前 ) 、 T 1 ， T 2 ， T 3 ， T 4 五个时相测量患者的收缩压，见表 6-1 ：
表 6-1 不同麻醉诱导时相患者的收缩压 (mmHg)
患者序号 |
诱导方法 |
麻醉诱导时相 |
T 0 |
T 1 |
T 2 |
T 3 |
T 4 |
1 |
A 1 |
120 |
108 |
112 |
120 |
117 |
2 |
A 1 |
118 |
109 |
115 |
126 |
123 |
3 |
A 1 |
119 |
112 |
119 |
124 |
118 |
4 |
A 1 |
121 |
112 |
119 |
126 |
120 |
5 |
A 1 |
127 |
121 |
127 |
133 |
126 |
6 |
A 2 |
121 |
120 |
118 |
131 |
137 |
7 |
A 2 |
122 |
121 |
119 |
129 |
133 |
8 |
A 2 |
128 |
129 |
126 |
135 |
142 |
9 |
A 2 |
117 |
115 |
111 |
123 |
131 |
10 |
A 2 |
118 |
114 |
116 |
123 |
133 |
11 |
A 3 |
131 |
119 |
118 |
135 |
129 |
12 |
A 3 |
129 |
128 |
121 |
148 |
132 |
13 |
A 3 |
123 |
123 |
120 |
143 |
136 |
14 |
A 3 |
123 |
121 |
116 |
145 |
126 |
15 |
A 3 |
125 |
124 |
118 |
142 |
130 |
经两因素的析因设计的方差分析得 3 种麻醉诱导方法间的 F =22.652 ， P =0.000 ；麻醉诱导时相间的 F =28.974 ， P =0.000 ；两者的交互效应 F =5.194 ， P =0.000 。可以认为不同麻醉诱导方法及不同麻醉诱导时相间的收缩压不全相同。
问题 1 ： 该资料属何种设计类型？
问题 2 ： 所用统计分析方法是否正确？为什么？若不正确，可以用何种统计分析方法？
问题 3 ： 该统计分析方法对资料有何要求？该资料是否满足该要求？若不满足，又可用哪些方法？
2. 某研究者的实验结果见表 6-2 ，其中 A 因素为毫米波照射频率， B 因素为照射时间， T k ( k =1,2,…,15) 为各处理组试验结果小计。
表 6-2 小鼠肝细胞 DNA 含量的合计 ( n ＝ 5) ( 绝对单位 AU)
|
B 因素
( J ＝ 5) |
A 因 素 ( I ＝ 3 ) |
B 因素
小计 (  ) |
|
36.04 GHz |
50.05 GHz |
空白对照 |
|
即刻 |
2.2035( T 1 ) |
1.9380( T 6 ) |
2.1820( T 11 ) |
6.3235( B 1 ) |
|
1d |
1.9155( T 2 ) |
1.9140( T 7 ) |
1.9875( T 12 ) |
5.8170( B 2 ) |
|
3d |
1.9705( T 3 ) |
1.6630( T 8 ) |
1.8825( T 13 ) |
5.5160( B 3 ) |
|
5d |
1.9120( T 4 ) |
1.9810( T 9 ) |
2.0615( T 14 ) |
5.9545( B 4 ) |
|
7d |
1.9240( T 5 ) |
1.9755( T 10 ) |
1.9090( T15 ) |
5.8085( B 5 ) |
|
A 因素小计 (  ) |
9.9255( A 1 ) |
9.4715( A 2 ) |
10.0225( A 3 ) |
29.4195(∑ X ) |
|
平 方 和 |
∑ X 2 ＝ 11.7074 |
|
|
|
问题 1 ：该设计为何种类型的设计。
问题 2 ：应选择何种统计方法并对总变异进行分解。
问题 3 ：对统计结果进行解释。
附： SPSS 程序
1．重复测量资料的方差分析 以 实习六第 1 题为例。
数据文件：“例6-1.sav”。
数据格式：6列15行。1个分组变量“ group ”，5个重复测量变量“ t0 ”，“ t1 ”，“ t2 ”，“ t3 ”，“ t4 ”。
程序：
GLM
t0 t1 t2 t3 t4 BY group
/WSFACTOR = factor1 5 Polynomial
/METHOD = SSTYPE(3)
/PLOT = PROFILE( factor1*group )
/EMMEANS = TABLES(group) COMPARE ADJ(LSD)
/EMMEANS = TABLES(factor1) COMPARE ADJ(LSD)
/PRINT = DESCRIPTIVE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/WSDESIGN = factor1
/DESIGN = group .
2．析因设计方差分析 以 实习六第 2 题为例。
数据文件：“例6-2.sav”。
数据格式：3列75行。2分组变量“ 因素 a ”和“ 因素 b ”，1个反应变量“ y ”。
程序 ：
UNIANOVA
y BY 因素 a 因素 b
/METHOD = SSTYPE(3)
/INTERCEPT = INCLUDE
/PLOT = PROFILE( 因素 a* 因素 b )
/EMMEANS = TABLES( 因素 a) COMPARE ADJ(LSD)
/EMMEANS = TABLES( 因素 b) COMPARE ADJ(LSD)
/PRINT = DESCRIPTIVE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/DESIGN = 因素 a 因素 b 因素 a* 因素 b .
附： SAS 程序
1. 重复测量资料的方差分析 以 实习六第 1 题为例 。
data ex6_1; |
/*建立数据集*/ |
input t0-t4 g@@; |
/*确定变量名称，t1和t2分别为两个时间点的分析变量，g为处理因素变量，b为区组变量*/ |
cards; |
/*变量赋值*/ |
略 |
|
; |
|
proc glm; |
/*调用glm过程*/ |
class g; |
/*定义分组变量g*/ |
model t1-t5=g; |
/*定义模型，分析g对变量t1和t2的影响*/ |
repeated time 5 |
/*命名重复因子为time，有2个水平*/ |
contrast(1); |
/*表示以第一时间点为对照点*/ |
run; |
|
2.两因素析因设计资料的方差分析 以 实习六第 2 题为例。
data ex6_2; |
/*建立数据集*/ |
input x a b @@; |
/*确定变量名称，x为分析变量、a和b为处理因素变量*/ |
cards; |
/*变量赋值*/ |
略 |
|
; |
|
proc anova; |
/*调用anova过程*/ |
class a b; |
/*定义分组变量为a和b*/ |
model x=a b a*b; |
/*定义模型，分析a、b以及ab的交互作用对变量x的影响*/ |
run; |
|
|
