1、之一步:将数据录入到SPSS的数据视图中,这一步与前面t检验相同,输入数据后,选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】。
首先需要整理数据,数据文件结构对重复测量方差分析很重要,一定要把每次测量作为一个变量。数据录入spss并进行整理。分析——一般线性模型——单变量。选择变量到各自对应的变量框。
重复测量方差分析适用于同一组被试在不同时间或条件下进行测量的情况,而对照组和实验组是两组不同的被试,因此不能使用重复测量方差分析。
方差齐性蠢轿返与否看方差齐性F检验的结果就可以,如果sig值大于0.05,就是齐性,适合做方差分析带饥。
单因素方差分析与重复测量资料方差分析有什么区别 重复测量方差:相关领域(比如医学研究)时,常常需要对同一观察单位重复进行多次测量,比如对病例在不同时间点进行多次测量,此类数据称为重复测量资料。
并且重复测量方差分析,有重复因素,比如时间、部位等,而单因素方差分析只有简单分组因素(三组以上)。
对比单因素方差分析:方差分析共同点均是研究不同类别样本对于定量数据的差异,区别在于单因素方差分析仅比较一个分类数据,双因素方差分析可以比较两个分类数据,并且可以研究两个分类数据之间对于定量数据的交互影响关系情况。
重复测量方差分析适用于同一组被试在不同时间或条件下进行测量的情况,而对照组和实验组是两组不同的被试,因此不能使用重复测量方差分析。
如果方差分析时需要考虑干扰项,此时就称之为协方差分析,而干扰项也称着“协变量”。
在重复测量方差分析中,协方差为零可能是由于实验设计的特殊性质,如测量时的随机误差等导致的。因此,在进行重复测量方差分析时,需要综合考虑协方差和方差是否存在问题,以确定数据是否符合方差齐性的假设。
1、数据特点不同 单因素方差分析数据是互相独立的随机样本,服从正态分布。
2、重复测量方差分析适用于同一组被试在不同时间或条件下进行测量的情况,而对照组和实验组是两组不同的被试,因此不能使用重复测量方差分析。
3、重复测量方差:相关领域(比如医学研究)时,常常需要对同一观察单位重复进行多次测量,比如对病例在不同时间点进行多次测量,此类数据称为重复测量资料。
4、通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析, 可以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。
5、对于两个样本之间的比较,方差分析和t检验效果是相同的,且有:$sqrt(F)=t$。应用:方差分析主要用途:①均数差别的显著性检验,②分离各有关因素并估计其对总变异的作用,③分析因素间的交互作用,④方差齐性检验。
(1)重复测量(Repeated Measures) 数据在医学领域和社会学领域很常见,如对一组人群分别在用药前、用药后1个月、用药后2个月进行疗效观察;再如,将人群分配至不同的处理组,每组分别在不同的时间点进行观察,等等。
重复测量方差分析是一种用于分析重复测量数据的统计 *** ,适用于以下条件:数据满足球对称性假设:重复测量数据的各个观测值之间相互对称,满足球对称性假设。
看方差分析结果可知。因为本例符合球形性,因此以之一条“假设的球形”结果,可见不同时间测量的体重有统计学差异,F=12068,P=0.000;并且测试时间与组别存在交互作用F=386,P=0.0260.05。
因变量是CRP的浓度,单位是mg/L。con_con_2和con_3分别代表对照试验开始时、对照试验中和对照试验结束时研究对象的CRP浓度,int_int_2和int_3分别代表干预试验开始时、干预试验中和结束时研究对象的CRP浓度。
重复测量方差分析是由不同时间点上对同一个对象的同一个观察指标进行多次测量所得。研究目的是观察处理因素随时间变化的趋势。