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SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較
2017-03-13
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SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較

在SPSS中，有兩個(gè)過程可以對重復(fù)測量資料進(jìn)行分析：一種是一般線性模型的重復(fù)度量；一種是混合線性模型，對于同樣的數(shù)據(jù)資料，使用兩種過程分析出的內(nèi)容不大一樣，注意是內(nèi)容而不是結(jié)果，只要操作正確，結(jié)果應(yīng)該是一致的，而輸出內(nèi)容的差異則反映了兩種方法的側(cè)重點(diǎn)不同，那么兩種方法有何異同以及使用時(shí)該如何選擇呢？可以從下幾個(gè)方面進(jìn)行探討

一、基本思路不同

重復(fù)度量：重復(fù)度量的分析思路還是是基于傳統(tǒng)的方差分析思想，即變異分解，只不過在分解時(shí)加入了對象間變異和對象間與時(shí)間交互作用的變異兩部分，模型還是一般線性模型的范疇，這點(diǎn)從結(jié)果輸出日志的標(biāo)題中也可以看出，但是在SPSS操作中，并不需要選入因變量。

混合線性模型：混合線性模型是一般線性模型的推廣，是專門用來解決因變量非獨(dú)立的數(shù)據(jù)，也就是層次聚集性數(shù)據(jù)。而重復(fù)測量資料就是屬于此類數(shù)據(jù)，因此混合線性模型對重復(fù)測量資料的數(shù)據(jù)分析是從純粹的模型求解的角度出發(fā)，而不是變異分解，在SPSS操作中需要選入因變量。

二、結(jié)果中某些算法不同

實(shí)際上二者的算法并非完全不同，畢竟獨(dú)屬于多元分析，還是有類似的地方。

重復(fù)度量：從分析結(jié)果中可以看出，重復(fù)度量結(jié)果既包含一元分析也包含多元分析，并且以Mauchly球形度檢驗(yàn)作為選擇標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)際上球形度檢驗(yàn)就是將重復(fù)測量資料看做是配對t檢驗(yàn)的推廣，通過檢驗(yàn)兩兩時(shí)間點(diǎn)之間差值的方差協(xié)方差矩陣來判斷該資料因變量之間是否真的存在相關(guān)性。其多元分析結(jié)果部分，和多元方差一樣使用了四種檢驗(yàn)方法，都是基于矩陣計(jì)算的。在參數(shù)估計(jì)上，和一般線性模型一樣，使用的是對比矩陣，以某一水平為參照，其余水平和其進(jìn)行對比進(jìn)行計(jì)算

混合線性模型：無論是參數(shù)估計(jì)還是其他結(jié)果的計(jì)算，都使用了更加穩(wěn)健的多元分析方法，如極大似然法、迭代法、熵等

三、應(yīng)用范圍不同

重復(fù)度量：主要用來分析因素效應(yīng)和交互作用對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，因素效應(yīng)和交互作用是否存在時(shí)間趨勢，以及進(jìn)一步分析各因素水平間的兩兩比較等，在SPSS操作中并不涉及因變量，只是分析因素之間的關(guān)系，離不開一般線性模型的分析范疇，并且在重復(fù)度量中也沒有辦法加入隨機(jī)因素

混合線性模型：既然是一般線性模型的推廣，那么其應(yīng)用范圍肯定比一般線性模型要廣，除了可以對層次聚集性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之外，還可以加入隨機(jī)效應(yīng)，建立回歸模型，并且可以指定協(xié)方差矩陣的類型，還可以對嵌套實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行分析。可以說，重復(fù)度量能做的分析，混合線性模型都能做，而反過來則未必。

四、數(shù)據(jù)輸入的格式不同

重復(fù)度量：由于重復(fù)度量是以方差分析為基礎(chǔ)，將每次測量時(shí)間作為一種單獨(dú)的因素看待（對象內(nèi)變異因素），數(shù)據(jù)輸入格式中，每次測量時(shí)間單獨(dú)為一列變量，測量數(shù)據(jù)就輸入在每次測量的時(shí)間下面，數(shù)據(jù)格式如下

混合線性模型：將時(shí)間總的作為一種因素（變量），各個(gè)時(shí)間點(diǎn)為不同的水平，數(shù)據(jù)格式為標(biāo)準(zhǔn)的多水平模型，測量數(shù)據(jù)也單獨(dú)為一個(gè)變量，與相應(yīng)的測量時(shí)間對應(yīng)，在分析時(shí)，測量數(shù)據(jù)一般作為因變量，時(shí)間作為協(xié)變量，具體數(shù)據(jù)格式如下


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