多因素试验资料的方差分析.ppt

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1、高级统计方法,第二篇,概 述,高级统计方法是基本统计方法的延伸和发展,表现在空间广度和时间深度上。1-10章,单双因素(变量)研究,基本不涉及时间变量,即时间是固定的。,多因素试验:处理因素不止一个。如4种饲料是由脂肪含量和蛋白含量两个因素复合组成,研究目的不仅是比较4种饲料的差别,还要分别分析脂肪含量高低、蛋白含量高低对小鼠体重的影响,就是两因素的试验。此时可做析因分析。,单因素试验:只涉及一个处理因素(至少两个水平),只是根据实验对象的属性和控制实验误差的需要,采用的实验设计方法有所不同。,单变量分析:研究单个变量的数量特征,推断两个或多个总体参数的差别。双变量分析:研究两个变量的数量依存

2、(或依赖)关系或互依(或相关)关系。多变量分析:研究多个变量的数量依存(或依赖)关系或互依(或相关)关系。,本篇内容,多因素或多变量分析 11-16章、18-21章生存分析 17章统计预测 22章综合评价 23章量表研制方法 24章其他:信度效度评价、Meta分析 33章,教学目的,了解统计方法掌握应用条件明确研究目的分清资料类型 原始数据 建立数据库正确解释结果 借助统计软件中间 次要最终 主要,第十一章 多因素试验资料的方差分析ANOVA of Multiple-Factor Experimental data,Content,ANOVA of factorial experiment A

3、NOVA of the orthogonal design ANOVA of nested design ANOVA of split-plot design,目的:研究多个处理因素对试验对象的试验 指标的作用。原因 结果 多个 1个 资料:处理因素分几个水平,试验指标多为 定量数据。方法:多为方差分析,少数 检验。,概 述,依赖性,设计类型,1.析因设计 各因素各水平的全面组合,处理组合数 g=各因素水平数之积。,完全随机设计:各组随机分配 n 个试验 对象,总对象数为 gn。随机区组设计:n 个区组,每个区组 g 个 试验对象随机分配。,2.正交试验:非全面组合,g个处理组是各因素 各水平

4、的部分组合,即析因设计 的部分实施。,优点:减少试验次数缺点:牺牲分析各因素部分交互作用例11-4:析因设计,需做 24 次试验 正交设计,只需 8 次试验,3.嵌套试验:处理非各因素各水平的全面组合,而是各因素按隶属关系系统分组,各因素水平没有交叉。,析因设计:g 个处理全部都作用于同一级别的实验单位。裂区设计:A 因素的 I 个水平作用于一级实验单位,B 因素的 J 个水平作用于二级实验单位。,4.裂区设计:两因素析因设计的特殊形式。,在相同试验条件下,通过改进实验设计方法可以提高实验效率。注意多因素试验与多向分类方差分析的区别,如随机区组试验和两因素析因试验,前者是单因素试验,后者是两因

5、素试验,但数据分析都是采用双向分类方差分析。,第一节 析因设计的方差分析,一、两因素两水平的析因分析,例11-1 将20只家兔随机等分4组,每组5只,进行神经损伤后的缝合试验。处理由A、B两因素组合而成,因素A为缝合方法,有两水平,一为外膜缝合,记作a1,二为束膜缝合,记作a2;因素B为缝合后的时间,亦有两水平,一为缝合后1月,记作b1,二为缝合后2月,记作b2。试验结果为家兔神经缝合后的轴突通过率(%)(注:测量指标,视为计量资料),见表11-1。欲用析因分析比较不同缝合方法及缝合后时间对轴突通过率的影响。,表11-1 家兔神经缝合后的轴突通过率(%),图11-1 2因素2水平析因试验示意图

6、,将表11-1的4组数据的均数整理成图11-1,现分析A因素不同水平、B因素不同水平的单独效应、主效应和交互作用。,表11-2 2因素2水平析因试验的均数差别,1.单独效应 指其他因素的水平固定时,同一因素不同水平间的差别,2.主效应 指某一因素各水平间的平均差别,本例,即ABBA。,3.交互作用 当某因素的各个单独效应随另一因素变化而变化时,则称这两个因素间存在交互作用。,缝合2月(b2),缝合1月(b1),4个均数可作线图,若两条直线几乎相互平行,则表示两因素交互作用很小;若两条直线相互不平行,则说明两因素可能存在交互作用。,4方差分析 表11-2中,A因素(缝合方法)的主效应为6%,B因

7、素(缝合时间)的主效应为22%,AB的交互作用表示为2%。以上都是样本均数的比较结果,要推论总体均数是否有同样的特征,需要对试验结果作假设检验即方差分析后下结论。,模 式,处理组数:g=IJ,每组n个试验对象试验数据Xijki=1,2,Ij=1,2,Jk=1,2,n试验数据共gn个,方差分析基本思想,变异分解,*原理:,两边平方后求和,自由度分解,表11-3 表11-1处理组均数比较的方差分解,用表11-1数据计算:,A1T1+T2120220340,A2T3+T4140260400,B1T1+T3120140260,B2T2+T4220260480。,代入表11-4,得,表11-5 表11-

8、1析因试验结果方差分析表,表11-5中,结合样本均数的比较结果,A因素的主效应为6%,AB的交互作用为2%,均不具有统计学意义,仅B因素(缝合后时间)的主效应22%有统计学意义。,结论:尚不能认为两种缝合方法对神经轴突通过率有影响;可以认为缝合后2月与1月相比,神经轴突通过率提高了。,二、完全随机分组两因素析因设计与方差分析,图11-3 两因素析因设计完全随机分组示意图,表11-6 完全随机设计两因素析因设计方差分析表,表11-7 A,B两药联合运用的镇痛时间(min),表11-9 A、B两药联合运用的镇痛时间的方差分析表,(2)将表11-8计算结果代入表11-6,得方差分析表,见表11-9。

9、,(3)结论:,三、完全随机分组三因素析因设计与方差分析,模式,变异分解,表11-10 三因素析因设计方差分析表,例11-3 用522析因设计研究 5 种类型的军装在两种环境、两种活动状态下的散热效果,将100名受试者随机等分20组,观察指标是受试者的主观热感觉(从“冷”到“热”按等级评分),结果见表11-11。试进行方差分析。,表11-11-1 战士的主观热感觉,表11-11-2 战士的主观热感觉,(1)计算两因素交叉分组的合计,表11-12 战士的主观热感觉的方差分析表,(3)结论:不同军装、不同环境和不同活动状态的主观热感觉的主效应都有差别,但尚不能认为军装类型的主观热感觉与其他两个试验因素(环境、活动状态)存在交互作用。结合样本信息(即表11-11中A因素各水平的小计 51.8,52.2,51.1,43.8,58.1)得,第4种类型的军装具有散热效果,第5种类型的军装具有保温效果,其余三种类型的军装介于两者之间。,谢谢大家!,

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