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SPSS統(tǒng)計 | 可重復(fù)測量數(shù)據(jù)處理步驟詳解
2017-09-18
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SPSS統(tǒng)計 | 可重復(fù)測量數(shù)據(jù)處理步驟詳解

重復(fù)測量定義:指對同一觀察對象的同一觀察指標(biāo)在不同時間點上進(jìn)行多次測量(重復(fù)次數(shù)≥3),稱為重復(fù)測量設(shè)計或重復(fù)測量數(shù)據(jù)。
意義:1)分析處理因素對結(jié)果的影響;2)分析觀察指標(biāo)隨時間變化的特點。
應(yīng)用條件:樣本是隨機(jī)的,在同一水平上的觀察是獨立的。

一、以下為一實例

將手術(shù)要求基本相同的15名患者隨機(jī)分3組,在手術(shù)過程中分別采用A,B,C三種麻醉誘導(dǎo)方法,在五個時相測量患者的收縮壓,數(shù)據(jù)記錄見表。
這個是屬于兩因素多水平的重復(fù)測量設(shè)計,研究對象在不同誘導(dǎo)時相不是隨機(jī)分配的,而是有先后順序的,這一點和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析最大的不同點。

表12-17 不同麻醉誘導(dǎo)時相患者的收縮壓(mmHg)


二、結(jié)合實例在SPSS講解具體處理步驟

1.在SPSS中建立如下數(shù)據(jù)文件

第一列為被試編號(可不加此列),第二列為group,第三列開始,每一列代表一個時間點數(shù)據(jù)。

注:如果只有一組,那group那一列只有1111就行。一樣可以統(tǒng)計。

2.分析步驟:打開SPSS...分析...選擇一般線性模型...選擇重復(fù)度量

3.隨后將彈出下列對話框

4.由于實例重復(fù)測量的因子是誘導(dǎo)時間,共有t0-t4五個級別時間點,所以在級別數(shù)內(nèi)填寫5,即5個因子。點擊添加......點擊定義,彈出新窗口。

備注:被試因子名稱是用于指定組內(nèi)因素的名稱,可以更改成誘導(dǎo)時間,,或者其他你想修改的名字;級別數(shù)就是組內(nèi)因素的水平數(shù),這里是5。

5.將新窗口中左側(cè)的t0-t4分別添加至右邊因子窗口中,將左邊組別添加至右邊下面的因子列表中,如下圖:

1)點擊上述窗口中的模型選項:與二因素的方差分析相似,這里我們默認(rèn)選擇全因子模型,只是這里把因素分為組間和組內(nèi)兩部分。

也可選擇“設(shè)定”,將左邊“因子”選入“群體內(nèi)模型M”框,“group”選入“群體間模型D”框,“構(gòu)建項”選擇“主效應(yīng)”。下方的平方和選“類型III”,這是對于平衡數(shù)據(jù)。如果兩組樣本量不等,則選擇“類型IV”。


2)選項設(shè)置:點擊“選項”:分別勾選以下幾個復(fù)選框:描述統(tǒng)計、參數(shù)估計和方差齊性檢驗,單擊繼續(xù)。

5. 結(jié)果解讀:

1)基本統(tǒng)計描述

下面三個表主要是基本信息輸出表明組間和組內(nèi)因子水平數(shù),樣本量和各個分組的基本統(tǒng)計描述。

2)球形檢驗結(jié)果

Manuchly球形度檢驗結(jié)果顯示p=0.178>0.05,即滿足協(xié)方差矩陣球形性檢驗,不需要對結(jié)果進(jìn)行校正。

注:當(dāng)球形檢驗p<0.05時,需要對結(jié)果進(jìn)行檢驗。SPSS提供了Greenhouse-Geisser和Huynh-Feldt兩種矯正方法(下面會介紹到)。

3)組內(nèi)效應(yīng)檢驗和比較

如下圖:因子1框中,第一列為球形檢驗p>0.05時對應(yīng)的F值=106.558,p<0.001,另外,自由度為第二框因子1*group中第一行對應(yīng)df那一列數(shù)字8和第三個框同理為48,所以結(jié)果為F(8,48)=106.558,p<0.001。

以上結(jié)果為無矯正結(jié)果,因為符合球形檢驗,無需矯正。

其中,誤差方差等同性檢驗時用來說明分組中的誤差和方差五顯著性,類似于處于同質(zhì)水平。

注:如果本實例中球形檢驗p<0.05,即不符合球性檢驗時,則需要進(jìn)行Greenhouse-Geisser或Huynh-Feldt任何一種矯正方法。本例以Greenhouse-Geisser矯正為例。

本次結(jié)果應(yīng)為F(5.43,32.577)=106.558,p<0.001。

4)主體間效應(yīng)的檢驗

以下表說明:不同誘導(dǎo)方法之間的收縮壓差別有統(tǒng)計學(xué)意義。

5)參數(shù)估計

以下表格表示針對不同誘導(dǎo)時間和誘導(dǎo)方法下建立的類似于回歸分析的參數(shù)估計結(jié)果。

6)多變量檢驗結(jié)果

最后看看多元分析的結(jié)果。多元方差分析避免了球形假設(shè)的問題,無論滿不滿足球形假設(shè)都可以用。當(dāng)不滿足球形假定時,一元分析可能一類錯誤率會增高。

下圖是多元的結(jié)果:

表格中給出了對組內(nèi)因素誘導(dǎo)時間和交互效應(yīng)的檢驗,在這里分別采用四種不同的算法,有表中可以看出Sig指都小于0.05,說明組內(nèi)因素誘導(dǎo)時間對患者的血壓是有顯著性意義的,組間與組內(nèi)的交互作用對血壓的影響也有顯著性意義。

注:這四個指標(biāo)結(jié)果相差不大。

6)Post hoc分析

在前面進(jìn)行模型選擇時,如果不選擇全因子而選擇選定時,可以進(jìn)行組間兩兩比較分析,其中有LSD和Bonferroni兩種方法供選擇。


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