本研究采用两因素重复测量协方差分析比较A、B、C三种药物对肥胖患者的减肥效果有无差别。 通过专业知识判断,数据不存在需要特殊处理的异常值;各时间点数据服从正态分布;通过Levene’s检验,提示每个时间点的三组之间都满足方差齐性;球形度检验提示,不满足球形假设,采用epsilon (ε)校正;组别与时间无交互作用(Ftime*gro...
重复测量的实验设计有很多种,这一讲主要以两因素重复测量实验设计为例进行方差分析。其中因素1为组别,为组间变量;因素2为测量次数,为组内变量。这种设计也称为混合实验设计。 同样,如同两因素析因设计方差分析一样,我们能分析各实验因素的主效应、交互效应和简单效应(啥主效应、交互效应?点击复习:第九讲 | 两因素...
④残差方差的一致性。 和前文提到的一些方差分析相似,在使用两因素重复测量方差分析之前需要满足以下前提条件: ①观察变量是唯一且为连续变量。 ②有两个分析因素。 ③观察变量为重复测量数据,不满足独立性。 ④观察变量不存在显著的异常值。 ⑤各组、...
(2) 直接进行分析:由于单因素重复测量方差分析对于偏离正态分布比较稳健,尤其是在各组样本量相等或近似相等的情况下,而且非正态分布实质上并不影响犯I型错误的概率。因此可以直接进行检验,但是结果中仍需报告对正态分布的偏离。 (3) 检验结果的比较:将转换...
在重复测量数据方差分析过程中,如果存在协变量,需要使用重复测量协方差分析的方法处理数据。 协方差分析,是将线性回归和方差分析结合起来的一种统计分析方法,在比较两组或多组均数的差异时,这种方法可以排除混杂因素的干扰和影响,从而准确获得干预因素的实验效应。这里的混杂因素被称为协变量,一般为连续变量。
两因素重复测量方差分析是统计学中一种用于分析实验数据的方法,特别适用于那些具有两个自变量(因素)的实验设计,其中每个自变量有多个水平,且同一个研究对象在不同水平上进行了多次测量。这种设计通常用于科学研究中,以探究不同处理或条件对一个或多个因变量的影响,同时考虑这些影响可能随时间的变化。 在这种方差分析中...
假设4:研究对象内因素的各个水平中,因变量服从近似正态分布; 假设5:对于研究对象内因素的各个水平组合而言,因变量的方差协方差矩阵相等,也称满足球形假设。 假设1、假设2与研究设计有关,本研究数据满足。那么应该如何检验假设3、假设4和假设5,并进行两因素重复测量方差分析呢?
重复测量方差分析要求各时点指标变量满足球形假设(Sphericity 假设),通常用Mauchly方法检验是否满足球形假设,若检验结果P>0.05,认为满足;若P<0.05,则不满足。当资料满足球形假设时,可直接进行一元方差分析;不满足时,应以多元方差分析结果为准(图1)。 三、SPSS操作...
重复测量的实验设计有很多种,这一讲主要以两因素重复测量实验设计为例进行方差分析。其中因素1为组别,为组间变量;因素2为测量次数,为组内变量。这种设计也称为 混合实验设计 。 同样,如同两因素析因设计方差分析一样,我们能分析各实验因素的 主效应、交互效应和简单效应 ( 啥主效应、交互效应?点击复习: )。
使用两因素重复测量方差分析(Two-way Repeated Measures Anova)进行分析时,需要考虑5个假设。 对研究设计的假设: 假设1:因变量唯一,且为连续变量; 假设2:有两个受试者内因素(Within-Subject Factor),每个受试者内因素有2个或以上的水平。 注:在重复测量的方差分析模型中,对同一个体相同变量的不同次观测结果被视...