SPSS統(tǒng)計(jì) | 可重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)處理步驟詳解

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

一、以下為一實(shí)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(gè)時(shí)相測(cè)量患者的收縮壓，數(shù)據(jù)記錄見表。
這個(gè)是屬于兩因素多水平的重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)，研究對(duì)象在不同誘導(dǎo)時(shí)相不是隨機(jī)分配的，而是有先后順序的，這一點(diǎn)和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析最大的不同點(diǎn)。

表12-17 不同麻醉誘導(dǎo)時(shí)相患者的收縮壓（mmHg）

二、結(jié)合實(shí)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(hào)（可不加此列），第二列為group，第三列開始，每一列代表一個(gè)時(shí)間點(diǎn)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(jì)。

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(duì)話框

4.由于實(shí)例重復(fù)測(cè)量的因子是誘導(dǎo)時(shí)間,共有t0-t4五個(gè)級(jí)別時(shí)間點(diǎn)，所以在級(jí)別數(shù)內(nèi)填寫5，即5個(gè)因子。點(diǎn)擊添加......點(diǎn)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(shí)間,，或者其他你想修改的名字；級(jí)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(diǎn)擊上述窗口中的模型選項(xiàng)：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(xiàng)”選擇“主效應(yīng)”。下方的平方和選“類型III”，這是對(duì)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(xiàng)設(shè)置:點(diǎn)擊“選項(xiàng)”：分別勾選以下幾個(gè)復(fù)選框：描述統(tǒng)計(jì)、參數(shù)估計(jì)和方差齊性檢驗(yàn)，單擊繼續(xù)。

5. 結(jié)果解讀：

1）基本統(tǒng)計(jì)描述

下面三個(gè)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(gè)分組的基本統(tǒng)計(jì)描述。

2）球形檢驗(yàn)結(jié)果

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

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

3）組內(nèi)效應(yīng)檢驗(yàn)和比較

如下圖：因子1框中，第一列為球形檢驗(yàn)p>0.05時(shí)對(duì)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(duì)應(yīng)df那一列數(shù)字8和第三個(gè)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?yàn)榉锨蛐螜z驗(yàn)，無需矯正。

其中，誤差方差等同性檢驗(yàn)時(shí)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(shí)例中球形檢驗(yàn)p<0.05，即不符合球性檢驗(yàn)時(shí)，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(yàn)

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

5）參數(shù)估計(jì)

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

6）多變量檢驗(yàn)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(shí),一元分析可能一類錯(cuò)誤率會(huì)增高。

下圖是多元的結(jié)果：

表格中給出了對(duì)組內(nèi)因素誘導(dǎo)時(shí)間和交互效應(yīng)的檢驗(yàn)，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(shí)間對(duì)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(duì)血壓的影響也有顯著性意義。

注：這四個(gè)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(shí)，如果不選擇全因子而選擇選定時(shí)，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。