一种因素随另一种因素变化而变化用什么统计学方法

2025-03-21 14:00:29
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回答1:

两因素重复测量方差分析
⑴ 要点:
① 关键词:
计量资料,两影响因素,重复测量资料,正态,球型性,方差分析,多个独立组,多个重复测量点(或多个配对性质水平设计)
② 数据特点:
先回顾下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。例如很常见的,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。
但是,这里是两个影响因素,因此要补充解释如下:
如果某试验设计,有两个影响因素,其中只要有一个是重复测量性质(或称配对性质),那么对应的设计就叫作两因素重复测量设计。对应的分析也就是两因素重复测量分析了。当然,对正态的数据、满足球型性的数据,我们还是要用方差分析为基本分析方法的。这就有了:
两因素重复测量方差分析
③ 常用统计方法:
当然就是两因素重复测量分析了。当然,还会有配套的精细比较。我们还是先来看个实例,再来仔细讲解吧。
⑵ 实例及论文片段
X.X 术后情况比较
两组患者术后资料列于表2中。共有9项观测指标,均为1d、3d、5d及7d等4个时点观测资料,故行两因素重复测量分析。分析结果:
整体分析:多数指标的组间整体比较未显示统计意义,仅PLT和CD4二指标组间整体差异显著(P<0.05);时点间比较,各指标均出现显著性差异(P<0.05),提示这些指标随观测时间变化而变化。此外,部分指标的分组与时间交互作用有显著性意义(P<0.05),提示两组的时间变化规律不尽相同。
精细比较并结合数据来看:肝功能指标中,ALT比较无差异,PT及DBIL均呈先上升再下降趋势,第1,3,5天比较无差异,第7天比较差异有统计学意义;血小板计数术后均呈上升趋势,组间第1,3天比较无差异,第5,7天比较有差异,研究组血小板上升趋势低于对照组;免疫球蛋白IgG、IgM及T淋巴细胞亚群CD4+、CD8+术后均先降低后逐渐升高,研究组IgG、CD4+、CD8+在术后第5 天和第7天明显高于对照组(P<0.05) ;IgM术后第7天较对照组明显升高(P<0.05) ;CRP术后先上升后逐渐下降,研究组较对照组下降快,第5,7天比较有差异,详见表X。

看了这个例子,俺们再来继续补充:关于配套的精细比较方法
理论上:若我们把两因素重复测量分析视作正宗的整体分析方法,那么后面可能开展的很多精细比较都可以划归为精细比较。亲们请看:
两个影响因素中的那个重复测量因素,它的下面可以进行单因素重复测量分析,继续下去可以做各个时间点间的两两比较(或各个配对因素水平间的两两比较)。而相对于两两比较而言,单因素重复测量分析又是这个重复测量因素的整体分析。呵呵,把亲们弄昏了吧。
实际工作中,这些精细比较不可能做的太多(滥用统计不是),俺们一般建议:在两因素重复测量分析之后,不再做任何有点整体分析的精细比较。即:只做各个时间点间的两两比较(或各个配对因素水平间的两两比较)。
基于同样的考量,在两个影响因素中的那个独立性质的因素,它下面的精细比较,俺们也不提倡再去做单因素方差分析,而只做各独立因素水平间的两两比较。
在医学研究实践中,该类试验设计,两个因素多为:一是独立因素,如上面例样的组别因素;一是为重复测量因素,如上面例样的时点重复观测因素。
对应的精细比较只做:各组间的两两比较和各时间点间的两两比较。
由于各时间点的两两比较,是配对资料比较,当然应该进行配对检验(正态的计量资料间当然就是配对t检验),而在此类试验中,这就属于“多次比较”,为不升高Ⅰ类统计风险,我们还得考虑调整降低显著性检验水准,即α’。
正是因为时点间做了配对t检验,还调整了α’。对应地,俺们索性推荐在独立因素下各个水平间的两两比较(例如上面例样中的组间两两比较),采用成组t检验,也统一使用调整后的显著性水准α’来判断两两比较的显著性。
亲们会想:独立因素下两两水平间比较,不是有现成的LSD检验、HSD检验…等等不需要考虑调整显著水准的多重比较方法吗?是的,的确可以用这些方法的。但我们主要是考虑都用了概念基本相同的t检验,再统一调整下显著性水准,很简洁,很方便。
⑶ 运行截图及输入方法
数据输入界面部分截图:
输入方法:A因素为独立因素,T因素为时间因素。
输入区的行方向分出A1、A2……等各水平区;
A1、A2……各水平区中设T1、T2……各时间水平行(即各时点行)
然后对应地把各时点下的数据输在对应行的各单元格里(K1、K2……)
1.0的版本设计为:A因素下有6个水平(6组比较);T因素下有12个水

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