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。

数据文件中应该为主体的每组测量包含一组变量。该组变量为组中的每次重复测量包含一个变量。为水平数等于重复次数的组定义一个主体内因子。例如，进行权重测量可能需要不同的天数。如果在五天内测量相同的属性，则主体内因子可以指定为 day，并且该因子具有五个水平。

对于多个主体内因子，每个主体的测量次数均等于每个因子的水平数的乘积。例如，如果四天内在每天的三个不同时间进行测量，则每个主体的总测量次数为 12。主体内因子可指定为 day(4) 和 time(3)。

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。

1. 从菜单中选择：

   分析 > 分组比较 - 参数 > 重复度量 ANOVA

2. 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。
3. 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。
4. 单击运行分析。

此过程粘贴 GLM：重复测量 命令语法。