重复测量 ANOVA
“重复测量 ANOVA”过程可分析表示相同属性的不同测量的相关因变量的分组。注意,指定主体内因子的顺序非常重要。每个因子都构成前一个因子内的一个水平。在双重多变量重复测量设计中,因变量表示主体内因子不同水平的多个变量的测量。例如,您可能在三个不同的时间对每个主体同时测量了脉搏和呼吸。
“重复测量 ANOVA”过程为重复测量数据提供多变量分析。平衡与非平衡模型均可进行检验。如果模型中的每个单元格包含相同的个案数,那么设计是平衡的。在多变量模型中,模型中的效应引起的平方和以及误差平方和以矩阵形式表示。这些矩阵称为 SSCP(平方和与叉积)矩阵。除了检验假设,“重复测量 ANOVA”还生成参数估计值。
在整体的 F 检验已显示显著性之后,可以使用事后检验评估特定平均值之间的差值。估计边际均值为模型中的单元格提供了预测平均值估计值,且这些平均值的概要图(交互图)允许您轻松对其中一些关系进行可视化。
残差、预测值、Cook 距离以及杠杆值可以另存为数据文件中检查假设的新变量。另外还提供残差 SSCP 矩阵(残差的平方和与叉积的方矩阵)、残差协方差矩阵(残差 SSCP 矩阵除以残差的自由度)和残差相关性矩阵(残差协方差矩阵的标准化形式)。
- 示例
- 在减肥研究中,假设要连续五周每周测量几个人的体重。在数据文件中,每个人就是一个主体或者个案。每周测量到的体重都记录在 weight1、weight2 等变量中。每个人的性别则记录在其他变量中。通过定义主体内因子可以将为每个主体重复测量的体重分组。该因子可命名为 week,并将其定义为具有五个水平。变量 weight1 到 weight5 用于指定 week 的五个级别。数据文件中将女性和男性分组的变量 (gender) 可以指定为主体间因子以便研究男性和女性的差别。
- 测量
- 如果每次就多个测量对主体进行检验,请定义测量。例如,可以在一周的每一天对每个主体的脉搏和呼吸比率进行测量。这些测量不作为变量保存在数据文件中,但是在此处定义。具有多个测量的模型有时称为双重多变量重复测量模型。
- 方法
- 类型 I、类型 II、类型 III 和类型 IV 的平方和可用来评估不同的假设。类型 III 是缺省值。
- 统计
- 两两范围检验和多重比较(对于主体间因子):最小显著性差异、Bonferroni、Sidak、Scheffé、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多重 F、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多重范围、Student-Newman-Keuls、Tukey 真实显著性差异、Tukey's b、Duncan、Hochberg GT2、Gabriel、Waller Duncan t 检验、Dunnett(单侧和双侧)、Tamhane T2、Dunnett T3、Games-Howell 和 Dunnett's C。描述统计:实测平均值、标准差、所有单元格中的所有因变量的计数、方差齐性的 Levene 检验、Box 的 M 检验以及 Mauchly 的球形度检验。
- 图
- 分布-水平图、残差图以及概要图(交互)。
数据注意事项
- 数据
- 主体内因子变量应是定量的。
- 假设
- 多变量方法将主体测量视为来自多变量正态分布的样本。
- 相关过程
- 在进行方差分析之前使用“探索”过程来检查数据。如果不 存在对每个主体的重复测量,请使用“组间组内混合 ANOVA”。如果每个主体仅存在两个测量(例如检验前和检验后测量),并且不存在主体间因子,则可以使用“配对样本 t 检验”过程。
获取重复测量 ANOVA
此功能需要定制表和高级统计。
- 从菜单中选择:
- 单击主体内因子部分下的添加因子,以选择构成测量因变量的不同时间点或条件的自变量。
- 从可用变量列表中选择两个或更多主体内因子,完成后单击确定。
- 单击运行分析。
此过程粘贴 GLM:重复测量 命令语法。