重复测量方差分析.docx

"重复测量方差分析" 本文将详细介绍如何使用 SAS PROC GLM 程序进行重复测量的方差分析，包括对象间变量（a between-subjects variable）的分析。重复测量的方差分析是一种统计方法，用于检验平均值的差别，当在许多不同的条件下测量随机取样的所有成员时使用。 何时使用重复测量的方差分析 --------------------------- 重复测量的方差分析用于检验平均值的差别，当在许多不同的条件下测量随机取样的所有成员时使用。这类似于标准的 ANOVA 分析，但不同的是，重复测量的方差分析考虑了每个取样成员的重复测量，而不是独立的测量。 使用重复测量的方差分析有以下几个原因： 1. 一些研究的假说要求重复测量。 2. 当取样成员之间存在很大的变异时，按标准方法得到的误差变异很大。对每个取样成员的重复测量可以减小改误差变异。 3. 当取样成员不宜获取时，重复测量的设计显得经济实惠，因为每个成员都可以用来曝光于所有的条件。 4. Notice that repeated measures ANOVA cannot test random effects! 5. 当取样成员根据一些重要的特征配对后，也可使用重复测量方差分析。 术语解释 ---------- 对象（取样成员）：被测量的对象。 对象内因子：因变量多次测量，覆盖了所有的取样成员和一系列条件时，这一系列的条件就是对象内因子。 对象间因子：因变量多次测量，但是是基于所有成员的不同的独立的组，即成员已经分组了，这里每个组曝光于一个不同的条件，这里的条件就是对象间因子。 实例研究 ---------- 假如你是一个健康问题专家，你期望弄清楚饮食习惯和锻炼对于脉搏速率的影响。为了达到这个目的，你收集了一组人的资料，并且根据他们的饮食偏好进行分组：肉食者和素食者。然后，在每个组内，又分成三个小组，每个小组随机配以下面三种锻炼中的一种：爬楼梯、短网拍墙球和重力训练。 确实数据的处理和非平衡设计 ----------------------------- 1. 对象内因子的主效应：运动的强度影响脉搏的速率（平均脉搏率在不同的实验水平上是否改变）。 2. 对象间因子的主效应：饮食结构是否影响脉搏率（素食者与肉食者的平均脉搏率是否相等）。 3. 对象间因子的交互效应：锻炼类型对脉搏速率的影响是否依赖于饮食结构。 4. 对象内与对象间因子的交互作用：饮食（对象间因子）对脉搏速率的影响是否依赖于运动的强度（对象内因子）。 零假说、Alpha 和 P 值 --------------------------- 记住的是，检验的无效假说都是假定所比较的平均值之间没有差别。较大的 F 值对应着一个较小的 P 值，表明零假说的可能性很小，reject the null hypothesis of no significant difference. 重复测量的方差分析是一种重要的统计方法，用于检验平均值的差别。当在许多不同的条件下测量随机取样的所有成员时使用。同时，需要注意重复测量的方差分析的假定前提，确保数据的正确性和可靠性。