SPSS應(yīng)用重復(fù)測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法

重復(fù)測量設(shè)計，即對一組或多組受試對象，在k個(k≥2)不同的時間點上，從每個人體（或樣本）上重復(fù)觀測同一個指標(biāo)的具體取值的設(shè)計。如臨床研究中，需要觀察患者在不同時間的某些生理、生化或病理指標(biāo)的變化趨勢，或治療干預(yù)后不同時間或療程的療效特點，就要進行重復(fù)測量設(shè)計。重復(fù)測量數(shù)據(jù)間存在相關(guān)性，不符合方差分析要求，所以重復(fù)測量數(shù)據(jù)資料需要采用專門的統(tǒng)計分析方法，該方法也是近代統(tǒng)計學(xué)研究的熱點之一。

對于重復(fù)測量數(shù)據(jù)（臨床上常稱縱向監(jiān)測數(shù)據(jù)），實質(zhì)上每個受試對象的觀察結(jié)果是多次重復(fù)測量結(jié)果的連線，統(tǒng)計分析的目的是比較這些連線變化趨勢的特征。重復(fù)測量試驗數(shù)據(jù)的方差分析需要考慮兩個因素，一是處理分組，二是測量時間。可采用的統(tǒng)計分析方法：1. 多元方差分析方法；2. 重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析。

重復(fù)測量數(shù)據(jù)的變異由兩大部分組成。一是觀察對象間差異，二是重復(fù)測量間差異。觀察對象間差異包括處理組間差異和觀察對象個體間變異兩部分；重復(fù)測量間差異包括測量時間之間差異、處理與測量時間的交互作用和組內(nèi)誤差三個部分。因此，重復(fù)測量數(shù)據(jù)的總變異可分解為處理組、測量時間、處理組與測量時間的交互作用、觀察對象間隨機誤差以及重復(fù)測量誤差等五個部分。

重復(fù)測量資料統(tǒng)計前提條件是首先要求樣本是隨機的，除了滿足一般方差分析條件外，特別強調(diào)滿足協(xié)方差陣球形性——球形檢驗。球形檢驗（Mauchly）：如果P值大于α （如果α=0.05，即p>0.05），說明協(xié)方差陣的球?qū)ΨQ性質(zhì)得到滿足。若球?qū)ΨQ性得不到滿足，方差分析的F值是有偏的，會增大Ⅰ類錯誤的概率，則需校正。否則，必須對與時間有關(guān)的F統(tǒng)計量的分子和分母自由度進行調(diào)整，減少Ⅰ類錯誤的概率。調(diào)整系數(shù)為：ε（epsilon）。

SPSS操作示例

SPSS: Analyze ? General Linear Model ? Repeated Measures

選擇重復(fù)測量方法

指定對應(yīng)的測量值

選擇Post Hoc

選擇Model

選擇Option

五次重復(fù)測量量的變量名

分組變量情況

各組各個時間點的詳細數(shù)據(jù)描述

結(jié)果解讀與展示

注：各個時間點存在性差異，而且與組別交互中，也存在顯著性差異。

球形檢驗結(jié)果

組內(nèi)因素一元方差分析檢驗結(jié)果

注：不同時間點存在顯著性差異，不同組別對各個時間點的結(jié)果存在影響。

各重復(fù)測量間變化趨勢的分析

注：不滿足線形和二次方趨勢；勉強擬合三次或四次曲線，但僅5次測量，要慎重采用。

組間效應(yīng)的方法分析結(jié)果

注：組間比較無顯著性差異。

兩兩比較結(jié)果

五次測量的均數(shù)圖

結(jié)果

結(jié)論：該治療方法對三組糖尿病患者的糖化血紅蛋白的降低無明顯差異。

重復(fù)測量數(shù)據(jù)采用一般線性模型（GLM）方法進行測量，這是使用極為廣泛的方法。不僅能做多個因素，多個水平的統(tǒng)計，還能控制協(xié)變量，從而得出更可靠的結(jié)果。甚至臨床上多組之間比較，也更傾向采用GLM，而不是ANOVA方法。

雖然GLM的統(tǒng)計理論很復(fù)雜，但是作為臨床醫(yī)生更重要的是識別統(tǒng)計方法，合理應(yīng)用，以及合理解讀結(jié)果即可，不必吃透復(fù)雜的統(tǒng)計原理。重復(fù)測量數(shù)據(jù)采用一般線性模型（GLM）方法，今后運用會越來越廣泛，值得大家重視。