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即送15丁当
【求助】单变量重复测量方差分析如何进行两两比较
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这个帖子发布于2年零53天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:5
我这个资料是一组20个患者，施加同一种治疗后于不同的时间点测量某指标（共六个时间点），现在已经证明不同时间点之间该指标总体差异有显著意义。现在想两两之间再进行比较，应该如何进行呢。查了很多资料都没说到。谢谢
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看余松林的专著吧，介绍的很权威很详细我也给你一个示例，你摹仿着做*****************************************************************************示例：6.3
单因素重复测量方差分析回顾一下前面已介绍的两个和这里将要介绍的最后一个：单因素方差分析；单因素非参检验；单因素重复分析。（全称是：单因素重复测量方差分析）这三个方法相比较：相同点：都是单因素。不同点：后者是重复测量/配对性质的因素，而前俩均是独立性质的因素。异同点：单因素方差分析需要资料正态，单因素重复测量分析也希望资料正态，同时更关注资料的球型性，而单因素非参检验专门针对偏态资料。⑴ 要点：① 关键词： 单因素，重复测量资料，正态，球型性，方差分析② 数据特点：先简单介绍单因素重复测量方差分析：如果这因素下的几个分组，彼此是配对的关系，那这个因素就是配对性质的因素。在前面配对t检验那章中，俺们均详细解析过配对关系，亲们复习一下哈。更多见的，分组是时间重复测量组。例如要观测一群人的血糖值，分别在饭前，饭后，饭后1h，饭后2h进行观测，就获得4个时间组的资料。这4个时间组数据，都是来自同一群人观测所得。因此，这4个时间组当然就是严格配对关系的组！又叫重复测量性质组。③ 常用统计方法：当然就是单因素重复测量分析了，该法就是专门为这类资料而创建的统计方法。其实呢，单因素重复测量方差分析，完全可以正名为单因素配对资料方差分析！只是建立该方法之时，多是为了重复观测资料分析需要，方法名称就成了一开始的重复测量分析。沿用至今，大家都习惯并约定俗成了。再解释一下球型性检验：球型性检验又称对称性检验，即重复测量误差的协方差矩阵经正交对比变换后，与单位矩阵成比例（称之为对称球型）。不满足球型性检验（P＜0.05）时，就要对结果进行校正，校正方法三种，球对称系数的常用方法：Green house-Geisser,Huynh-Feldt 和Lower-bound三种。当重复测量数据不满足“球对称”假设时，采用随机区组设计的方差分析，会增大了Ⅰ型错误（无差别判断为有差别）的概率。好，总结一下：单一的配对/重复测量性质的因素/分组。因资料是正态的，故可以进行方差分析。又因其配对/重复测量性质，对方差分析要提出一些苛刻的条件，例如资料要满足球型性。如果不满足的话，要按一定规则进行校正。例如本章里采用的是按球型性检验结果，提供一个HF（Huynh-Feldt）调整系数，对自由度进行调整校正，从而减小统计误差。（实际上，管它满足不满足球型性检验条件，直接做下球检验，按HF系数（不满足时其偏离1很远，满足时很近于1）进行调整，简单省事不误事）⑵ 实例及论文片段X.X
研究组患者术后胆汁TNF-α及IL-6水平变化情况术后胆汁TNF-α及IL-6水平变化情况均为多时点重复观测资料，统计分析如下：整体分析（单因素重复测量方差分析）知：经球型性检验并以HF系数调整检验的自由度后，整体分析无显著性意义（P＞0.05）；精细比较（时点间两两比较，配对t检验）知：各时点两两比较，均有统计学意义（p＜0.05）；结合数据来看：研究组患者术后各时点的胆汁TNF-α及IL-6水平均低于术中及术后前面的时间点，且变化（下降）幅度很大，下降很快。该结果提示，急性梗阻性化脓性胆管炎患者胆汁炎性因子会随着时间的延长而降低。即这二炎性因子与急性梗阻性化脓性胆管炎病理过程密切相关。详见表X。
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单因素重复测量方差分析回顾一下前面已介绍的两个和这里将要介绍的最后一个：单因素方差分析；单因素非参检验；单因素重复分析。（全称是：单因素重复测量方差分析）这三个方法相比较：相同点：都是单因素。不同点：后者是重复测量/配对性质的因素，而前俩均是独立性质的因素。异同点：单因素方差分析需要资料正态，单因素重复测量分析也希望资料正态，同时更关注资料的球型性，而单因素非参检验专门针对偏态资料。⑴ 要点：① 关键词： 单因素，重复测量资料，正态，球型性，方差分析② 数据特点：先简单介绍单因素重复测量方差分析：如果这因素下的几个分组，彼此是配对的关系，那这个因素就是配对性质的因素。在前面配对t检验那章中，俺们均详细解析过配对关系，亲们复习一下哈。更多见的，分组是时间重复测量组。例如要观测一群人的血糖值，分别在饭前，饭后，饭后1h，饭后2h进行观测，就获得4个时间组的资料。这4个时间组数据，都是来自同一群人观测所得。因此，这4个时间组当然就是严格配对关系的组！又叫重复测量性质组。③ 常用统计方法：当然就是单因素重复测量分析了，该法就是专门为这类资料而创建的统计方法。其实呢，单因素重复测量方差分析，完全可以正名为单因素配对资料方差分析！只是建立该方法之时，多是为了重复观测资料分析需要，方法名称就成了一开始的重复测量分析。沿用至今，大家都习惯并约定俗成了。再解释一下球型性检验：球型性检验又称对称性检验，即重复测量误差的协方差矩阵经正交对比变换后，与单位矩阵成比例（称之为对称球型）。不满足球型性检验（P＜0.05）时，就要对结果进行校正，校正方法三种，球对称系数的常用方法：Green house-Geisser,Huynh-Feldt 和Lower-bound三种。当重复测量数据不满足“球对称”假设时，采用随机区组设计的方差分析，会增大了Ⅰ型错误（无差别判断为有差别）的概率。好，总结一下：单一的配对/重复测量性质的因素/分组。因资料是正态的，故可以进行方差分析。又因其配对/重复测量性质，对方差分析要提出一些苛刻的条件，例如资料要满足球型性。如果不满足的话，要按一定规则进行校正。例如本章里采用的是按球型性检验结果，提供一个HF（Huynh-Feldt）调整系数，对自由度进行调整校正，从而减小统计误差。（实际上，管它满足不满足球型性检验条件，直接做下球检验，按HF系数（不满足时其偏离1很远，满足时很近于1）进行调整，简单省事不误事）⑵ 实例及论文片段X.X
研究组患者术后胆汁TNF-α及IL-6水平变化情况术后胆汁TNF-α及IL-6水平变化情况均为多时点重复观测资料，统计分析如下：整体分析（单因素重复测量方差分析）知：经球型性检验并以HF系数调整检验的自由度后，整体分析无显著性意义（P＞0.05）；精细比较（时点间两两比较，配对t检验）知：各时点两两比较，均有统计学意义（p＜0.05）；结合数据来看：研究组患者术后各时点的胆汁TNF-α及IL-6水平均低于术中及术后前面的时间点，且变化（下降）幅度很大，下降很快。该结果提示，急性梗阻性化脓性胆管炎患者胆汁炎性因子会随着时间的延长而降低。即这二炎性因子与急性梗阻性化脓性胆管炎病理过程密切相关。详见表X。
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已经做了重复测量方差分析，各时间点总体有差异。各两两之间比较用配对t检验吗？
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nolanjiang 已经做了重复测量方差分析，各时间点总体有差异。各两两之间比较用配对t检验吗？类似于配对，但不完全是，SPSS中提供两处两两检验，一个是组间主效应，一个是因子间效应和 协同作用效应，你参考我的图吧
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四叶虫 类似于配对，但不完全是，SPSS中提供两处两两检验，一个是组间主效应，一个是因子间效应和 协同作用效应，你参考我的图吧
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四叶虫 类似于配对，但不完全是，SPSS中提供两处两两检验，一个是组间主效应，一个是因子间效应和 协同作用效应，你参考我的图吧 非常感谢，之前没学好统计，马上要预答辩了
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我也遇到了这个问题，看到回复的方法，用的两因素的吗？？我用单因素没法再在因子列表里加上选项了呀？？想问一下@四叶虫是怎么实现的？？
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想问一下你截图中 因子列表 他汀组是怎么加进去的？？
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我在选完之后就没得可选了。。。
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post hoc打开也没有可选的东西是我的原始数据录入有问题吗截图如下，希望大牛指导一下呗~~
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我也有两个问题，一个是球形假设的问题，一个是组内不同时间点比较的问题，包括同组内不同时间点比较，以及不同组的不同时间点比较。一、我做出来的球形假设，sig显示为一个 .
，而Mauchly显示为.000
不知道这是什么意思
二、组内不同时间点比较比如t2t3 t4都与t1比较，我理解应该为配对t检验。但是不同组之间比如两组t3时点比较内？是不是用独立样本t检验？
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我也有同样的问题，但是还是不解啊？？？请问用单因素重复测量后SPSS如何进行3个时点的两两比较啊？？？谢谢。
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正想学习，先Mark一下
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这个帖子有针对性：
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debbie1990想问下你的问题解决了吗。我有跟你一样的问题。 能否帮忙下
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wxlcindy 想问下你的问题解决了吗。我有跟你一样的问题。 能否帮忙下我也遇到了同样的问题，请问如何解决
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关于丁香园SPSS学习笔记之——多因素方差分析
对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？
SPSS软件版本：18.0中文版。
1、建立数据文件
变量视图：建立3个变量，如下图
数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示
菜单选择：分析 -&
一般线性模型 -& 单变量
点击进入“单变量”对话框
将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框
点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”
点击“设定”单选按钮，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”
把左边框中区组和营养素均选入右边框中
其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面
点击“两项比较”按钮，进入下面对话框
将右边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中
再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面
点击“选项”按钮
勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面
点击下方“确定”按钮，开始分析。
3、结果解读&
主体间因子
这是一个所分析因素的取值情况列表。
描述性统计量
因变量:体重
变量的描述性分析
主体间效应的检验
因变量:体重
III&型平方和
校正的总计
a.&R&方&=&.881（调整&R&方&=&.805）
这是一个典型的方差分析表，只不过是两因素的而已，首先是所用方差分析模型的检验，F值为00.517，P小于0.05，因此所用的模型有统计学意义，可以用它来判断模型中系数有无统计学意义；第二行是截距，它在我们的分析中没有实际意义，忽略即可；第三行是变量是区组，P&0.001，可见有统计学意义，不过我们关心的也不是他；第四行是我们真正要分析的营养素，非常遗憾，它的P值为0.084，还没有统计学意义。尽管不太愿意，我们的结论也只能是：尚不能认为三种营养素喂养的小白鼠体重增量有差别。
由于我们没有设置重复，不能分析他们两者之间的交互相应。
以下是两两比较，结果略。
3、对话框介绍：
在“单变量”对话框中：
【因变量】框
选入需要分析的变量（应变量），只能选入一个。这里我们的应变量为体重，将他选入即可。
【固定因子】框
即固定因素，如果你搞不明白，那么绝大多数要分析的因素都应该往里面选。这里我们要分析的是区组和营养素两个变量，把他们全都给我抓进去。
固定因素指的是在样本中它所有可能的取值都出现了，比如例中的营养素，只可能有1、2、3这三个值，并且都出现了，就被称作固定效应；而相对应的随机效应的因素指的是所有可能的取值在样本中没有都出现，或不可能都出现，如本例中的区组，实际上总体中当然不可能只有这8窝，因此要用样本中区组的情况来推论总体中区组未出现的那些取值的情况时就会存在误差，因此被称为随机因素。我这里让区组也选入固定框是基于下面的事实：这样做统计分析的结论是完全相同的。不同的只是推论的那部分。
【随机因子】框
用于选入随机因素，如果你弄不明白，假装没看见他就是了。
【协变量】框
用于选入协方差分析时的协变量，现在还用不到。
【WLS加权】框
即用于选入最小二乘法权重系数。不懂，别理他。
【模型】钮
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子，默认情况为“全因子”，即分析所有的主效应和交互作用。我们这里没有交互作用可分析，所以要改一下，否则将作不出结果来。将按钮切换到右侧的“设定”，这时中部的“构建项”下拉列表框就变黑可用，该框用于选择进入模型的因素交互作用级别，即是分析主效应、两阶交互、三阶交互、还是全部分析。这里我们只能分析主效应：选择主效应，再用黑色箭头将“区组”和“营养素”选入右侧的框中。
该对话框中还有两个元素：左下方的“平方和”用于选择方差分析模型类别，有1型到4型四种，如果你搞不清他们之间的区别，使用默认的3型即可；中下部有个“包含截距”复选框，用于选择是否在模型中包括截距，不用改动，默认即可。
【对比】钮
弹出“对比”对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义。
【绘制】钮
用于指定用模型的某些参数作图，比如用食物和区组来作图。
【两两比较】钮
选择两两比较的方法及定义两两比较时的显著性水平，默认为0.05。
【保存】钮
将模型拟合时产生的中间结果或参数保存为新变量供继续分析时用，可保存的东东有预测值、残差、诊断用指标等。
【选项】钮
可以定义输出哪些指标的估计均数、并做所选择的两两比较，还有其他一些输出，如常用描述指标、方差齐性检验等。
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