第八章spss之征服線性模型2(張文彤)

1、第八章spss之征服線性模型2(張文彤)-作者xxxx-日期xxxx【精品文檔】【精品文檔】SPSSSPSS第八課：征服一般線性模型第八課：征服一般線性模型GeneralGeneral LinearLinear ModelModel菜單詳解（下）菜單詳解（下）（醫(yī)學(xué)統(tǒng)計之星：張文彤）上次更新日期：8.18.1兩因素方差分析兩因素方差分析8.1.1univarate對話框界面說明8.1.2結(jié)果解釋8.28.2協(xié)方差分析協(xié)方差分析8.2.1分析步驟8.2.2結(jié)果解釋8.38.3其他較簡單的方差分析問題其他較簡單的方差分析問題8.48.4多元方差分析多元方差分析8.4.1分析步驟8.4.2結(jié)果解釋8

2、.58.5重復(fù)測量的方差分析重復(fù)測量的方差分析8.5.1Repeated measures對話框界面說明8.5.2結(jié)果解釋8.48.4多元方差分析多元方差分析【精品文檔】【精品文檔】所謂的多元方差分析，就是說存在著不止一個應(yīng)變量，而是兩個以上的應(yīng)變量共同反映了自變量的影響程度。比如要研究某些因素對兒童生長的影響程度，則身高、體重等都可以作為生長程度的測量因子，即都應(yīng)作為應(yīng)變量。8.4.18.4.1分析步驟分析步驟為了方便起見，我們這里直接利用SPSS自帶的數(shù)據(jù)集plastic.sav，假設(shè)tear_res、gloss和opacity都使反應(yīng)橡膠質(zhì)量的指標(biāo)（不要笑，是假設(shè)），現(xiàn)在要研究extru

3、sn和additive對橡膠的質(zhì)量影響如何，則應(yīng)采用多元方差分析。選擇Analyze=General Linear Model=Multivariate，則彈出Multivariate對話框，請注意，除了沒有random effect外，它的所有元素都是和univariate對話框相同的，里面的內(nèi)容也相同，因此我們這里就不再重復(fù)了。按照我們的分析要求，對話框操作步驟如下：1. Analyze=General Lineal model=Multivariate 2. Dependent Variable框：選入tear_res、gloss和opacity 3. Fixed Factors框：選入

4、extrusn和additive 4. 單擊OK 此處兩個自變量均是二分類變量，故無需選擇兩兩比較方法。8.4.28.4.2結(jié)果解釋結(jié)果解釋按上面的選擇，分析結(jié)果如下：GeneralGeneral LinearLinear ModelModel【精品文檔】【精品文檔】這是引入模型的自變量的取值情況列表。上表是針對模型中的自變量間及其交互作用所做的檢驗，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結(jié)果都是相同的，如果不同，一般以Hotellings 【精品文檔】【精品文檔】Trace方法的結(jié)果為準(zhǔn)?？梢娫谒玫哪Ｐ椭校琫xtrusn和additive對結(jié)果變量是有統(tǒng)計學(xué)意義的，但交互作用無統(tǒng)計學(xué)意義。上

5、表實際上是四個一元方差分析表的合并，即分別考慮四個應(yīng)變量時的方差分析結(jié)果。上面的多元方差分析已經(jīng)得知兩自變量對應(yīng)變量有影響，從現(xiàn)在【精品文檔】【精品文檔】的分析表就可以更清楚的知道是對那些自變量影響較大。對照可知，extrusn和additive對tear resistance和gloss都有較大影響，而他們的交互作用對gloss有影響，他們（及交互作用）對Opacity都沒有影響。8.58.5重復(fù)測量的方差分析重復(fù)測量的方差分析重復(fù)測量的方差分析指的是一個應(yīng)變量被重復(fù)測量好幾次，從而同一個個體的幾次觀察結(jié)果間存在相關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測量的方差分析模型來解決。8.5.1

6、8.5.1RepeatedRepeated measuresmeasures對話框界面說明對話框界面說明實際上，如果對普通方差分析模型作出正確的設(shè)置，兩者的分析結(jié)果是完全相同的，即都正確，那么，重復(fù)測量的方差分析過程有何優(yōu)勢呢？我們通過下面的例子來看看：例8.3 在數(shù)據(jù)集anxity2.sav中判斷：anxiety和tension對實驗結(jié)果（即trial1trial4）有無影響；四次試驗間有無差異；試驗次數(shù)和兩個變量有無交互作用。anxity2.sav和anxity.sav實際上是同一個數(shù)據(jù)，但根據(jù)不同的分析目的采用了不同的數(shù)據(jù)排列方式。如果采用anxity.sav進行分析，我們可以分析四次試

7、驗間有無差異的問題，但對另兩個問題就無能為力了，因為用普通的方差分析模型，anxity和tension的影響被合并到了subject中，根本就無法分解出來進行分析，這時，我們就只能求助于重復(fù)測量的方差分析模型?！揪肺臋n】【精品文檔】在菜單中選擇Analyze=General Lineal model=Repeated measures，系統(tǒng)首先會彈出一個重復(fù)測量因子定義對話框如下：因為是重復(fù)測量的模型，應(yīng)變量被重復(fù)測量了幾次，分別存放在幾個變量中，所以我們這里要自行定義應(yīng)變量。默認(rèn)的名稱為factor1，我們將其改為trail，下面的因素等級數(shù)填入4(因一共測量了四次)。單擊Add鈕，則該變

8、量被加入，我們就完成了模型設(shè)置的第一步：應(yīng)變量名稱和測量次數(shù)定義。單擊define，我們開始進行下一個步驟：具體重復(fù)測量變量定義及模型設(shè)置，對話框如下：【精品文檔】【精品文檔】這個對話框和我們以前看到的方差分析對話框不太一樣：它沒有應(yīng)變量框，而是改為了組內(nèi)效應(yīng)框，實際上是一回事，上面我們定義了trial有四次測量，此處就給出了四個空讓你填入相應(yīng)代表四次測量的變量，選中trial1trial4，將其選入；然后要選擇自變量了（這里又將其稱為了between subjects factor），將剩下的三個都選入即可。最后，根據(jù)題意，不需要檢驗anxity與tension的交互作用對試驗次數(shù)有無交互作

9、用，所以要在model中作相應(yīng)設(shè)置，把那個東東拉出來。詳細(xì)的操作步驟如下：1. Analyze=General Lineal model=Repeated measures 2. Within-subject factor name框：鍵選入trial 【精品文檔】【精品文檔】3. number of levels框：鍵入4 4. 單擊ADD鈕 5. 單擊DEFINE鈕 6. Within-subject variables (trial)框：選入trial1trial4 7. between subjects factor框：選入subject、anxity和tension 8. 單擊MOD

10、EL鈕 9. Custom單選鈕：選中 10. Within-subject Model框：選入trial 11. between subjects Model框：選入anxity和tension 12. 單擊CONTINUE 13.單擊OK 請注意，這里沒有選入變量subject，因為它實際上在這里成為了一個記錄ID，要是將它選入，則什么都檢驗不了了。8.5.28.5.2結(jié)果解釋結(jié)果解釋本題的分析結(jié)果如下：GeneralGeneral LinearLinear ModelModel【精品文檔】【精品文檔】上表給出了所定義的4次測量的變量名，在模型中它們都代表一個應(yīng)變量trial，只是測量的次

11、數(shù)不同而已。這是引入模型的其它自變量的情況列表。上表是針對所檢驗的結(jié)果變量trial，以及他和另兩個引入模型的自變量間的交互作用是否存在統(tǒng)計學(xué)意義，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結(jié)【精品文檔】【精品文檔】果都是相同的，如果不同，我一般以Hotellings Trace方法的結(jié)果為準(zhǔn)?？梢娫谒玫哪Ｐ椭校瑃rial的四次測量間的確是存在著統(tǒng)計學(xué)差異的，但它和另兩個變量間的交互作用無統(tǒng)計學(xué)意義。上表是球形檢驗，因為重復(fù)測量的方差分析模型要求所檢驗的應(yīng)變量服從一種叫做球形分布的東東。上面可能有些內(nèi)容不好懂，不過沒關(guān)系，只要看到近似卡方為9.383，自由度為5，P值為0.097就可以了。因此tr

12、ial是勉強服從球形分布的，可以進行重復(fù)測量的方差分析。來源 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計之星 2004-7-12 22:06:00 SPSS 10.0高級教程十：征服一般線性模型（2）張文彤分享 | 收藏 熱點推薦熱點推薦【精品文檔】【精品文檔】生生物物谷谷盤盤點點2 20 00 09 92009年，國內(nèi)生物醫(yī)藥的突破之年。不僅有干細(xì)胞發(fā)現(xiàn)的新突破，還有轉(zhuǎn)基因作物政策的新舉措。更多專題相關(guān)閱讀相關(guān)閱讀推推薦薦學(xué)學(xué)術(shù)術(shù)會會議議 學(xué)術(shù)研討會、峰會論壇、展會更多會議8.48.4多元方差分析多元方差分析所謂的多元方差分析，就是說存在著不止一個應(yīng)變量，而是兩個以上的應(yīng)變量共同反映了自變量的影響程度。比如要研究某些因素對兒

13、童生長的影響程度，則身高、體重等都可以作為生長程度的測量因子，即都應(yīng)作為應(yīng)變量。8.4.18.4.1分析步驟分析步驟為了方便起見，我們這里直接利用SPSS自帶的數(shù)據(jù)集plastic.sav，假設(shè)tear_res、gloss和opacity都使反應(yīng)橡膠質(zhì)量的指標(biāo)（不要笑，是假設(shè)），現(xiàn)在要研究extrusn和additive對橡膠的質(zhì)量影響如何，則應(yīng)采用多元方差分析?！揪肺臋n】【精品文檔】選擇Analyze=General Linear Model=Multivariate，則彈出Multivariate對話框，請注意，除了沒有random effect外，它的所有元素都是和univariate

14、對話框相同的，里面的內(nèi)容也相同，因此我們這里就不再重復(fù)了。按照我們的分析要求，對話框操作步驟如下：1.Analyze=General Lineal model=Multivariate 2.Dependent Variable框：選入tear_res、gloss和opacity 3.Fixed Factors框：選入extrusn和additive 4.單擊OK 此處兩個自變量均是二分類變量，故無需選擇兩兩比較方法。8.4.28.4.2結(jié)果解釋結(jié)果解釋按上面的選擇，分析結(jié)果如下：GeneralGeneral LinearLinear ModelModel這是引入模型的自變量的取值情況列表?！揪?/p>

15、品文檔】【精品文檔】上表是針對模型中的自變量間及其交互作用所做的檢驗，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結(jié)果都是相同的，如果不同，一般以Hotellings Trace方法的結(jié)果為準(zhǔn)?？梢娫谒玫哪Ｐ椭?，extrusn和additive對結(jié)果變量是有統(tǒng)計學(xué)意義的，但交互作用無統(tǒng)計學(xué)意義?！揪肺臋n】【精品文檔】上表實際上是四個一元方差分析表的合并，即分別考慮四個應(yīng)變量時的方差分析結(jié)果。上面的多元方差分析已經(jīng)得知兩自變量對應(yīng)變量有影響，從現(xiàn)在的分析表就可以更清楚的知道是對那些自變量影響較大。對照可知，extrusn和additive對tear resistance和gloss都有較大影響，而他

16、們的交互作用對gloss有影響，他們（及交互作用）對Opacity都沒有影響。8.58.5重復(fù)測量的方差分析重復(fù)測量的方差分析重復(fù)測量的方差分析指的是一個應(yīng)變量被重復(fù)測量好幾次，從而同一個個體的幾次觀察結(jié)果間存在相關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測量的方差分析模型來解決。【精品文檔】【精品文檔】8.5.18.5.1RepeatedRepeated measuresmeasures對話框界面說明對話框界面說明實際上，如果對普通方差分析模型作出正確的設(shè)置，兩者的分析結(jié)果是完全相同的，即都正確，那么，重復(fù)測量的方差分析過程有何優(yōu)勢呢？我們通過下面的例子來看看：例8.3 在數(shù)據(jù)集anxity

17、2.sav中判斷：anxiety和tension對實驗結(jié)果（即trial1trial4）有無影響；四次試驗間有無差異；試驗次數(shù)和兩個變量有無交互作用。anxity2.sav和anxity.sav實際上是同一個數(shù)據(jù)，但根據(jù)不同的分析目的采用了不同的數(shù)據(jù)排列方式。如果采用anxity.sav進行分析，我們可以分析四次試驗間有無差異的問題，但對另兩個問題就無能為力了，因為用普通的方差分析模型，anxity和tension的影響被合并到了subject中，根本就無法分解出來進行分析，這時，我們就只能求助于重復(fù)測量的方差分析模型。在菜單中選擇Analyze=General Lineal model=Re

18、peated measures，系統(tǒng)首先會彈出一個重復(fù)測量因子定義對話框如下：因為是重復(fù)測量的模型，應(yīng)變量被重復(fù)測量了幾次，分別存放在幾個變量中，所以我們這里要自行定義應(yīng)變量。默認(rèn)的名稱為factor1，我們將其改為trail，下面的因素等級數(shù)填入4(因一共測量了四次)。單擊Add鈕，則該變量被加入，我們就完成了模型設(shè)置的第一步：應(yīng)變量名稱和測量次數(shù)定義。單擊define，我們開始進行下一個步驟：具體重復(fù)測量變量定義及模型設(shè)置，對話框如下：【精品文檔】【精品文檔】這個對話框和我們以前看到的方差分析對話框不太一樣：它沒有應(yīng)變量框，而是改為了組內(nèi)效應(yīng)框，實際上是一回事，上面我們定義了trial有四

19、次測量，此處就給出了四個空讓你填入相應(yīng)代表四次測量的變量，選中trial1trial4，將其選入；然后要選擇自變量了（這里又將其稱為了between subjects factor），將剩下的三個都選入即可。最后，根據(jù)題意，不需要檢驗anxity與tension的交互作用對試驗次數(shù)有無交互作用，所以要在model中作相應(yīng)設(shè)置，把那個東東拉出來。詳細(xì)的操作步驟如下：1.Analyze=General Lineal model=Repeated measures 2.Within-subject factor name框：鍵選入trial 3.number of levels框：鍵入4 4.單擊A

20、DD鈕 5.單擊DEFINE鈕 【精品文檔】【精品文檔】6.Within-subject variables (trial)框：選入trial1trial4 7.between subjects factor框：選入subject、anxity和tension 8.單擊MODEL鈕 9. Custom單選鈕：選中 10. Within-subject Model框：選入trial 11. between subjects Model框：選入anxity和tension 12. 單擊CONTINUE 13.單擊OK 請注意，這里沒有選入變量subject，因為它實際上在這里成為了一個記錄ID，要是將它選入，則什么都檢驗不了了。8.5.28.5.2結(jié)果解釋結(jié)果解釋本題的分析結(jié)果如下：GeneralGeneral LinearLinear ModelModel上表給出了所定義的4次測量的變量名，在模型中它們都代表一個應(yīng)變量trial，只是測量的次數(shù)不同而已?！揪肺臋n】【精品文檔】這是引入模型的其它自變量的情況列表。上表是針對所檢驗的結(jié)果變量trial，以及他和另兩個引入模型的自變量間的交互作用是否存在統(tǒng)計學(xué)意義，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結(jié)果都是相同的