重復測量設計的方差分析spss例析

1、【精品文檔】如有侵權(quán)，請聯(lián)系網(wǎng)站刪除，僅供學習與交流重復測量設計的方差分析spss例析.精品文檔.重復測量的方差分析重復測量方差分析的基本概述：被試對象在接受不同處理后，對同一因變量（測試指標）在不同時點上進行多次測量所得的資料，稱為重復測量資料。這里的重復并不是單一的反復，而是在多個時點上的測量。這種資料的特點是其定量觀測指標的數(shù)值會隨著時間的變化而發(fā)生動態(tài)變化，并且各時點上的數(shù)值是不滿足相互獨立的假設的。因此不能用方差分析的方法直接進行處理。如果在期初、期中、期末分別測量學生的電腦能力，則這是單變量重復測量問題。如果分別在三個時期測量學生的電腦和數(shù)學成績，則是多變量重復測量的問題。重復測量

2、資料的方差分析需滿足的前提條件：1、 一般方差分析的正態(tài)性和方差齊性檢驗。2、 協(xié)方差矩陣的球形對稱性或者復合對稱性；需要進行球形檢驗，檢驗對稱性。原假設：協(xié)方差滿足球形對稱。當拒絕球形假設時，結(jié)果中還有其他表可以檢驗，見例題中的分析。被試對象 處理 測量時間1 2 3 4m1 1 .2 1 .N1 1 .N1+1 2 .N2 2 例：為研究新減肥藥和現(xiàn)有減肥藥的效果是否不同，以及肥胖者在服藥后不同時間體重的變化情況，將40名體重指標BMIF27的肥胖者隨機分為兩組，一組用新藥，另一組用現(xiàn)有減肥藥；堅持服藥6個月，期間禁止使用任何影響體重的藥物，而且被試對象行為、飲食、運動與服藥前平衡期保持一

3、致；分別測得0周、8周、16周、24周的體重資料；試對其進行方差分析。Spss數(shù)據(jù)格式片段如下：1、 正態(tài)性和方差齊性檢驗對4個不同時點上的體重變量進行檢驗使用科莫格洛夫斯米諾夫檢驗只要16周第二種處理不顯著，其他都顯著不為0.可認為正態(tài)性假設基本成立。方差齊性檢驗的levene統(tǒng)計量一致認為方差齊性成立。2、 球形檢驗和方差分析AnalyzeàGLMàrepeated measures注意:上圖需定義的是內(nèi)因子時間，而非主體間因子劑型。因為要考慮藥品和時間的交互效應，所以在模型中選擇一下。3、結(jié)果：球形檢驗結(jié)果表明，在以下分析中，要么采用多元方差分析結(jié)果（multivar

4、iate tests），要么采用校正自由的F檢驗。方差分析結(jié)果如下：Multivariate tests上面的multivariate tests能否被用來解釋方差分析的結(jié)果取決于球形檢驗的結(jié)果，由于球形檢驗的結(jié)果拒絕了球形對稱的原假設，因此，可以用multivariate tests來解釋本例的方差分析。從上表中看出：四種檢驗方法下，時間因素對體重的影響有顯著意義，說明不同時間點測試的體重至少在兩個時點上是不同的；交互作用對體重影響不顯著。Test of within subjects effects此表為組內(nèi)效應檢驗，由于前面球形檢驗不接受球形對稱的原假設，所以第一種sphericity

5、assumed 方法不能用，需要用下面三種檢驗方法，分別是green house huynh feldt以及l(fā)ower bound；所以在球形檢驗不成立時，需要看Multivariate tests或者Test of within subjects effects兩個表來看分析結(jié)果。主體間效應檢驗即組間效應檢驗表；此表檢驗不同劑型間的效果有無差異，從表中看出，劑型的檢驗P值0.897>0.05，所以接受組間（不同劑型間）的效果是無差別的，即不同劑型的減肥結(jié)果沒有顯著性差異。主體內(nèi)對比檢驗（組內(nèi)對比檢驗），即對不同劑型內(nèi)部重復測量的變化趨勢進行檢驗，檢驗觀測值隨時間變化的趨勢，檢驗的是系數(shù)是否為0，原假設：系數(shù)為0. 從表中看到，線性和二次曲線趨勢的系數(shù)不為0