重复测量的方差分析|Mauchly's Test of Sphericity|
生物统计学-重复测量的方差分析
之前的方差分析应用条件要求组之间是独立的,即某种因素下相同时段测量的结果数据,但4月与5月数据是有关系的,所以必须考虑某种因素下不同时段测量的结果数据,即使用重复测量的方差分析,即处理*基于时间因素的重复测量*同一时间下的重复测量。
这样的好处是克服时间效应,在样本数少的情况下数据量不会太少,但是重复测量使得对象有三种效应。假定测定时间对对象无影响是配对样本t检验的前提,否则用重复测量的方差分析。
使用条件是样本个体之间相互独立,即A患者与B患者没有关系。方差齐性是每种处理方差相同,即所有患者在接受不同处理后的数据,患者A的所有数据与患者B的所有数据的方差都是相同的;协方差球对称性,即通过球对称检验,否则就是有偏的,这需要调自由度。
总变异=个体间(患者在不同处理下的差异)+个体内(患者不同时间点的差异)
1.建立假设2.检验对称性(不同检验方法)
常见是一致的,如果不一致就选择第一个
多重比对必须经过球对称检验:即p-value必须非显著的:
Mauchly's Test of Sphericitya |
|||||||
Measure: MEASURE_1 |
|||||||
Within Subjects Effect |
Mauchly's W |
Approx. Chi-Square |
df |
Sig. |
Epsilonb |
||
Greenhouse-Geisser |
Huynh-Feldt |
Lower-bound |
|||||
time |
0.208 |
12.131 |
5 |
0.034 |
0.595 |
0.733 |
0.333 |
Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. |
|||||||
a. Design: Intercept Within Subjects Design: time |
|||||||
b. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. |
如果该差异是显著的,则不满足球测试,则需要优化此表中的自由度:在组内影响中出现的自由度是经过优化之后的:
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