1、1,2019/6/25,1,方差分析,王怡 温州医学院环境与公共卫生学院 Email:,2,2019/6/25,2,目的与要求,掌握利用SPSS进行单因素方差分析的方法； 掌握利用SPSS进行多个样本均数两两比较的方法； 了解利用SPSS进行多因素方差分析的方法。,3,2019/6/25,3,总变异 随机变异 处理因素导致的变异,总变异 组内变异 组间变异,SS总 SS组内 SS组间,比较组内变异和组间变异的大小，如果后者远远大于前者，则说明处理因素的确存在，如果两者相差无几，则说明该影响不存在，以上即方差分析的基本思想。,知识点回顾,4,2019/6/25,4,方差分析的原假设和备择假设为：
2、H0：12=kH1：k个总体均数不同或者不全相同,知识点回顾,5,2019/6/25,5,独立性（independence）：观察对象是所研究因素的各个水平下的独立随机抽样。正态性（normality）：每个水平下的应变量应当服从正态分布。方差齐性（homoscedascity）：各水平下的总体具有相同的方差。但实际上，只要最大/最小方差小于3，分析结果都是稳定的。,应用条件：,知识点回顾,6,2019/6/25,6,有时原始资料不满足方差分析的要求，除了求助于非参数检验方法外，也可以考虑变量变换。常用的变量变换方法有：,对数转换：用于服从对数正态分布的资料等； 平方根转换：可用于服从Poss
3、ion分布的资料等； 平方根反正弦转换：可用于原始资料为率，且取值广泛的资料； 其它：平方变换、倒数变换、BoxCox变换等。,应用条件,7,2019/6/25,7,例1：在肾缺血再灌注过程的研究中，将36只雄性大鼠随机等分成三组，分别为正常对照组、肾缺血60分组和肾缺血60分再灌注组，测得各个体的NO数据见数据文件no.sav，试问各组的NO平均水平是否有差异？,单因素方差分析,8,2019/6/25,8,预分析（重要）：检验其应用条件,单因素方差分析,选择data 中的split file，出现如下对话框：,9,2019/6/25,9,单因素方差分析,10,2019/6/25,10,单因素
4、方差分析,11,2019/6/25,11,单因素方差分析,注意分组检验正态性后，要先回到data菜单下的split file ，如下操作取消拆分后才能进行后续的方差分析：,12,2019/6/25,12,单因素方差分析,13,2019/6/25,13,单因素方差分析,选入分组变量,选入因变量,14,2019/6/25,14,给出各组间样本均数的折线图,方差齐性检验,单因素方差分析,15,2019/6/25,15,结果分析,单因素方差分析,1、 方差齐性检验,Levene方法检验统计量为3.216，其P值为0.053，可认为样本所来自的总体满足方差齐性的要求。,16,2019/6/25,16,单
5、因素方差分析,结果分析,2、方差分析表,变异来源,17,2019/6/25,17,单因素方差分析,结果分析,3、 各组样本均数折线图,18,2019/6/25,18,直接校正检验水准（相对粗糙）专用的两两比较方法：计划好的多重比较（Planned Comparisons）非计划的多重比较（PostHoc Comparisons）,均数两两比较方法,Contrasts按钮,Post Hoc按钮,19,2019/6/25,19,均数两两比较方法,20,2019/6/25,20,选入分组变量,选入因变量,均数两两比较方法,21,2019/6/25,21,给出各组间样本均数的折线图,方差齐性检验,均数
6、两两比较方法,22,2019/6/25,22,总共有14种两两比较的方法：,均数两两比较方法,23,2019/6/25,23,LSD法：最灵敏，会犯假阳性错误；Sidak法：比LSD法保守；Bonferroni法：比Sidak法更为保守一些；Scheffe法：多用于进行比较的两组间样本含量不等时；Dunnet法：常用于多个试验组与一个对照组的比较；S-N-K法：寻找同质亚组的方法；Turkey法：最迟钝，要求各组样本含量相同；Duncan法：与Sidak法类似。,均数两两比较方法,24,2019/6/25,24,LSD法的输出格式：,均数两两比较方法,结果分析,25,2019/6/25,25,
7、SNK法的输出格式：,结果分析,均数两两比较方法,该方法的目的是寻找同质子集，故各组在表格的纵向上，均数按大小排序，然后根据多重比较的结果将所有的组分为若干个子集，子集间有差别，子集内均数无差别。,26,2019/6/25,26,当各组样本含量不同，选择Scheffe法，得结果：,均数两两比较方法,结果分析,27,2019/6/25,27,均数两两比较方法,假设在调查的设计阶段，就计划好了第二组和第一组，以及第三组和第一组的比较，可以使用主对话框中的contrast 按钮实现。,28,2019/6/25,28,均数两两比较方法,选入分组变量,选入因变量,29,2019/6/25,29,在coe
8、fficients后面的框中输入1，-1，0，每次输入后点击add，就可以比较第一组和第二组的NO；再点击next按钮，继续输入下一个组合，即-1， 0， 1。,均数两两比较方法,30,2019/6/25,30,均数两两比较方法,结果分析,可见，第一个组合无统计学意义，而第二个组合有显著性差异。,31,2019/6/25,31,随机区组设计方差分析,例2：某厂12名氟作业工人24小时内不同时间尿氟量（mL/L）排出如下表所示，试分析氟作业工前、工中（上班第4小时）和工后（下班后第4小时）尿氟排出量的差异有无统计学意义。,32,2019/6/25,32,预分析,随机区组设计方差分析,选择data
9、 中的split file，出现如下对话框：,33,2019/6/25,33,预分析,随机区组设计方差分析,34,2019/6/25,34,随机区组设计方差分析,既可用于回归分析也可用于多因素方差分析,35,2019/6/25,35,随机区组设计方差分析,选入因变量,选入分组变量及区组变量,36,2019/6/25,36,随机区组设计方差分析,模型的精确定义,分析所有分类自变量的主效应和交互效应,模型中是否包括截距,37,2019/6/25,37,随机区组设计方差分析,38,2019/6/25,38,随机区组设计方差分析两两比较,39,2019/6/25,39,随机区组设计方差分析两两比较,方
10、差齐性检验,检验效能,绘制残差图,40,2019/6/25,40,随机区组设计方差分析两两比较,41,2019/6/25,41,随机区组设计方差分析两两比较,42,2019/6/25,42,随机区组设计方差分析,43,2019/6/25,43,随机区组设计方差分析,Contrast子对话框的实质是进行哑变量的精细设置。,44,2019/6/25,44,重复测量设计方差分析,例3：为了解某药物对某种疾病模型大鼠的体重影响，将20只Wistar大鼠随机分成3组，阴性对照组（7只）、正常对照组（6只）和待测药物组（7只）。阴性对照组，造模14天后肌注生理盐水；正常对照组，14天后肌注生理盐水；待测药
11、物组，造模14天后肌注待测药物，连续给药8天。分别记录造模后第10、15、20、24天的大鼠体重。,45,2019/6/25,45,重复测量设计的方差分析,46,2019/6/25,46,重复测量设计的方差分析,键入重复测量变量名,键入重复测量次数,47,2019/6/25,47,重复测量设计的方差分析,48,2019/6/25,48,重复测量设计的方差分析,分析4次测量间有无随时间变化的趋势,只分析主效应,49,2019/6/25,49,重复测量设计的方差分析,50,2019/6/25,50,重复测量设计的方差分析,51,2019/6/25,51,重复测量设计的方差分析,52,2019/6/
12、25,52,重复测量设计的方差分析,/WSFACTOR= t 4 Polynomial ( 10 15 20 24),利用Syntax Editor程序编辑窗口处理不等距重复测量,53,2019/6/25,53,重复测量设计的方差分析,54,2019/6/25,54,重复测量设计的方差分析,球形检验判断重复测量数据之间是否存在相关性。P0.05，不满足球形假设，说明重复测量的数据间高度相关，应以多元检验结果为准。,结果分析,55,2019/6/25,55,重复测量设计的方差分析,一元方差分析,结果分析,56,2019/6/25,56,重复测量设计的方差分析,结果分析,多元方差分析 同时可参考校
13、正后的一元方差分析结果, 多推荐Greenhouse-Geisser的校正结果。,57,2019/6/25,57,重复测量设计的方差分析,P0.05,各组大鼠体重总体而言不同。,结果分析,58,2019/6/25,58,重复测量设计的方差分析,结果分析,均数变化趋势图,59,2019/6/25,59,各组资料在不同时间点上的差别,60,2019/6/25,60,各组资料在不同时间点上的差别,61,2019/6/25,61,各组资料在不同时间点上的差别,62,2019/6/25,62,各组资料在不同时间点上的差别,63,2019/6/25,63,各组资料在不同时间点上的差别,64,2019/6/
14、25,64,各组资料在不同时间点上的差别,65,2019/6/25,65,各组资料在不同时间点上的差别,66,各组资料在不同时间点上的差别,2019/6/25,66,结果分析,67,各组资料在不同时间点上的差别,2019/6/25,67,结果分析,68,2019/6/25,68,练习,某医生为研究一种四类降糖新药的疗效，以统一的纳入标准和排除标准选择了60名2型糖尿病患者，按完全随机设计方案将患者分为三组进行双盲临床试验。其中，降糖新药高剂量组21人、低剂量组19人、对照组20人。对照组服用公认的降糖药物，治疗4周后测得其餐后2小时血糖的下降值（mmol/L），结果如下表。问：治疗4周后，餐后2小时血糖下降值的三组总体平均水平是否不同？,69,2019/6/25,69,2型糖尿病患者治疗4周后餐后2小时血糖的下降值（mmol/L）,
