当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第十一章 重复测量设计资料的方差分析 > 第三节 重复测量数据的两因素多水平分析 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院王乐三老师
今天我们学习重复测量数据的
两因素
多水平分析
我们看这个实验设计就处理A因素有几个水平
每个水平有N个实验对象
时间就是B因素
就是M个时点
那么实验数据ijk
整个实验的数据量就共GMN个
A因数是我们的
处理的干预的分组
那么B因素
这里是我们的一个时间点
那么我们相应的用这么一个
一些这个符号这Tij来代表它的合计
那么这个Xij来代表这个A因素在i水平
b因素在j水平这么一个
这一个合计
那么用这个我们来代表它
A因素i水平下面的
整个的和
A因素i水平的这么一个均值
实际上我们要看A因素有没有这么一个作用
实际上就看这个Xi
这个A因素各个水平下面的样本均数
有没有这么一个差异
差异有没有统计学意义
那么同样的我们看这么一个B因素
B因素实际上我们就看
他们的各个B因素下面水平的均值
差异有没有统计学意义
那我们看A因素跟B因素有没有交互作用
实际上我们就看A因素各个水平下面的均值
均值的轮廓
是不是随着A数的变化
b因素下面均值的轮廓
是不是发生变化
也就是它的轮廓是不是平行的
如果不平行
那就意味着A因素跟B因素它是有交互作用的
我们知道这个重复测量设计
它的这个变异主要分为对象间的
和对象内的
那么这是它的
方差分析的模型
那么对象间的也就是我们讲的
干预的因素A因素
是在这个对象间的
所以我们这个组间
组间的误差来进行一个衡量
那么B因素
和AB的交互作用
它是在这个对象内的
那我们用组内的误差来进行衡量
这是多个干预的重复测量
数据的方差分析
那么这个方差分析的话
我们是对这么一个干预A因素来进行
这个我们是对多个时间点测量前后
与交互作用的方差
也就是对我们的B因素和AB的交互作用
来进行
这里我们用的误差是组内误差
当M大于二的时候
也就时间点这个大于二的时候
且拒绝求对称假设时
那么这个FB和FAB的自由度
必须用球对称系数
来矫正
如果不做球对称的这个检验
建议就直接采用最保守的lower-bound自由度校正
校正方法
那么直接将这个FB的界值
就定为我们这样一个内容
当只有两组
且这个M等于2
也就是我们前面介绍的
前后测量设计的时候
我们前面的公式就可以简化为
这个表12-10和这个表12-11
也就是说这个两因素两水平
是两因素多水平的一个特例
这就是我们讲的
这个析因设计
它是一张方差分析表
分析处理主效应交互作用
那么重复测量设计
它是有两张方差分析表
处理效应是一张
那么时间效应
时间与处理的这个交互作用
就是在另一张
也就是我们讲的这个组间和组内
这是它的一个两因素的
重复测量设计的方差分析表的理论
它的方差分析
我们来看一个例题
将手术要求基本相同的
15名患者随机分三组
在手术过程中间分别采用ABC三种
麻醉诱导方法
在诱导前
T0
T1T2T3T4
五个实现测量患者的收缩压
那么数据记录在表12-16
我们对它来进行一个分析
那么这是诱导的方法
这是麻醉诱导的实现
有五个实现点
这诱导的方法有三种
实验对象的分配在诱导方法间
是随机分配的
这里是样本含量是相同
我们可以通过这样的内容
我们实际上可以算出在诱导方法下面
诱导方法为A的
它的整个诱导的事项
这里有一个均值
在A方块下面的
麻醉诱导事项
所谓的情况下面还有收缩压的均值
在B的情况下面
它有一个均值
在C下面它有一个均值
我们看这个诱导方法之间有没有不同
实际上就是比较这三个均数
它的这个差异有没有统计学意义
那我们看麻醉这个诱导时项
对收缩压有没有影响
实际上我们是在T0的时候
它有一个均值
那么T1T2T3T4是相应的
有它的均值
那我们实际上就是看他这个均值之间
不从麻醉诱导时相它的均值之间
有没有这么一个区别
当然我们也可以算出A因素
在这个T0的这个时候
这么一个均值
那么这里我们可以得到一个
这个均值的轮廓
在A因素水平下面不同的麻醉诱导时项下面
它的轮廓
同样的我们在诱导方法为B的时候
也可以得到它的轮廓
那我们C下面也有一个轮廓
那么如果这三条这么一个轮廓
这个轮廓如果是它的变化趋势是一致的
那么也就意味着诱导方法跟麻醉诱导时相
这个没有交互
如果这个三条线
这个轮廓它不平行
那么也就意味着诱导的方法
跟麻醉诱导时相
就有交互作用
这是我们的中间的一些计算过程
这是我们对诱导方法
也就是我们讲的对象间
我们可以看出来这么一个
F值等于这个5.78
P只是这个小于0.05的
也就是不同的诱导方法对收缩压是有影响的
这个表12-19
我们是讲的是麻醉诱导时相及其与诱导方法
交互作用的一个方差分析表
那么也就是我们讲的这个组内的
变异度的一个分解
那么在里面的话我们可以对这样一个内容
我们要看它是不是满足球对称的检验
实际上这个内容是不满足球对称的
所以我们把它进行了一个校正
这个校正的方法是我们对自由度校正
按照lower-bound这个方法进行校正
所以我们这是校正的自由度和校准的P值
所以我们这是校正的自由度和校准的P值
通过校正的自由度和P值
我们可以得到P值是有意义的
这就是我们来进行对FB和FAB检验介质
来进行一个矫正
但这个矫正我们可以通过软件来进行
所以我们的结论
就是不同麻醉诱导方法存在组间差别
患者的收缩压在不同的诱导方法下
不同诱导实现变化的趋势不同
其中A组不同诱导时相
收缩压较为稳定
这是它的轮廓图
我们在应用这个内容时候要注意的问题
一个我们给大家列出的公式要求各组列数要相等
但是我们用软件计算
没有这么一个限制
那么球对称的检验
也是一样的
用SPSS SAS统计软件
没有这么一个计算
没有平行对照的单独重复测量的数据分析
再统计分析上面
只有在满足球对称假设的情况下面
单独重复测量数据的方差分析
采取随机取组
方差分析等价
那么我们还可能碰到技术资料的重复测量数据
这个我们就需要采用广义的估计范畴
这个我们就需要采用广义的估计范畴
请大家参考相关的专著
我们给大家看一下用SPSS
来进行重复测量数据的两因素多水平的一个例子
实行的一个过程
当然第一步我们是建立数据文件
数据文件
那group就是一个诱导方法
T0T1T2T3T4
就是我们不同的麻醉诱导实现
操作的过程
就是我们从分析的下拉菜单
进入到一般的信息模型
然后再进入到重复测量的过程
我们的对象内的
因子
就是我们的麻醉诱导时相
他有5个水平
所以我们在这里把它定义为
有五个水平
这是相应的我们可以看得到对它定义
这是我们选择的它进行的分析
这是我们打开它的轮廓图
我们以不同的麻醉诱导时相
作为这个横轴
把这个不同的组放在一起
我们来做图
这是我们的结果
首先给出的是一个球形检验
那么球形检验的
检验的统计量12.785
它的球对称
这个是满足球对称的
这是我们讲的三种校正方法
这是满足球对称
所以我们就是看它对象间的
这是一个对象内的检验的结果
那我们可以看出不同时间点
以及不同的时间点跟处理的组别
他的交互作用都是有统计学意义的
这个是对象间的
我们也可以看出来它是有意义的
好
这是我们画出来的轮廓图
今天我们的学习就到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
--Video
-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
--Video
-5.t检验
--Video
-6.假设检验的注意事项
--Video
-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
--Video
-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
--Video
-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
--Video
-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
--Video
-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
--Video
-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
--Video
-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
--Video
-第十七节 spss多元线性回归
--Video
-第十八节 spss-logistic回归
--Video
-第十九节 spss-条件logistic回归
--Video
-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
--Video
-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
--Video
-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
--Video
-第二十二章 章节测试
