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    析因设计的方差分析.pptx

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    析因设计的方差分析.pptx

    实例分析例1:某研究人员为了解升白细胞药物(A)和纯苯(B)对大鼠吞噬指数的影响,以及两者同时使用的作用。将20只性别相同、体重相近的大鼠,按A、B两因素有无分为a1b1、a1b2、a2b1、a2b2四组(1表示用药,2表示不用)。测得吞噬指数结果见表9-1。第1页/共18页若i:表示因素A的水平(i=1,2,a),j:表示因素B的水平(j=1,2,b),k:表示因素A和因素B各水平组合下的观察单位数(k=1,2,n)。第2页/共18页单独效应、主效应和交互效应1.单独效应:单独效应:指其他因素水平固定时,同一因素不同水平的差异。如A因素固定在1水平时,B因素的单独效应为-1.8100。2.主效应:主效应:某一因素各水平间的差异。如A的主效应为0.053。3.交互效应:交互效应:当某一因素的各单独效应随另一因素变化而变化时,称这两个因素间存在交互效应。如AB的交互效应:AB=(a1b1-a2b1)-(a1b2-a2b2)/2=(0.0960-0.0100)/2=0.0430。第3页/共18页基本概念交互效应:指两个或多个研究因素间的效应互不独立,当某一因素在各水平间变化时,另一个或多个因素各水平的效应也相应地发生改变。两个因素间的交互作用称为一阶交互作用,三个因素间交互称为两阶交互作用。第4页/共18页析因设计(factorial design):是将两个或多个实验因素的各水平进行组合,对各种可能的组合都进行实验,从而探讨各实验因素的主效应(main effect),以及各因素间的交互作用(interaction)的研究设计类型。例1为最简单的析因设计,即两因素两水平,记作22或22的析因设计。第5页/共18页研究目的当研究的因素不止一个时,这种研究设计就称为多因素的实验设计。其方法有很多种,析因设计就是其中的一种。研究目的:不仅分析单个因素不同水平效应之间的差异,还要知道两个因素各水平间效应的相互影响。分析方法:采用多因素方差分析。第6页/共18页 变异分解:自由度的分解:方差分析的基本思想第7页/共18页第8页/共18页方差分析的基本步骤建立检验假设,确定检验水准对于因素A(升白细胞药物):H0:给药与不给药的大鼠吞噬指数的总体均数相等H1:给药与不给药的大鼠吞噬指数的总体均数不等对于因素B(纯苯染毒):H0:染毒与不染毒的大鼠吞噬指数的总体均数相等H1:染毒与不染毒的大鼠吞噬指数的总体均数不等对于交互作用AB:H0:因素A和因素B无交互作用H1:因素A和因素B有交互作用均取第9页/共18页计算检验统计量 表9-4 例1的两因素析因设计方差分析表 确定P值,作出推断结论(1)AB交互效应的P0.05,提示按0.05的检验水准,接受H0假设,即还不能认为AB两因素间存在交互作用。(2)A因素主效应的P0.05,提示不能认为给予升白细胞药物对大鼠吞噬细胞指数有影响。(3)B因素主效应的PGeneral Linear Model-Univariate,弹出单变量对话框:-因变量名称:y -固定因子(处理因素):A、B2)点击“模型”按钮,弹出重复度量模型对话框。-指定模型:本例选择全模型,即分析所有主效应及交互效应(系统默认)。若选择定制,可以自由选择进入分析模型的主效应及交互效应。-平方和:选择计算离均差平方和的方法,类型III(系统默认)。第11页/共18页3)点击“图/plot”按钮,弹出交互作用轮廓图设置对话框。交互作用轮廓图是将各因素不同水平组合的均值在二维图形上标出,以直观描述交互效应。-水平轴:因素A-单图(线段,separate lines):因素B-多图(分图,separate plots):无4)Post Hoc(对比)按钮:用于某处理因素多个水平间的多重比较。本例的研究因素均为两水平,所以无需此步骤。第12页/共18页5)Options(选项)按钮,弹出单变量选项对话框。-显示均值:结果输出所选因素的均数、标准误、可信区间。-输出:包括描述统计、参数估计、方差齐性检验等供选择项,本例不选择任何选项。主要输出结果1)均值估计:2)方差分析表:包括处理因素主效应和交互效应比较。3)交互效应轮廓图:第13页/共18页第14页/共18页结论:总的模型拟合效果理想,结论:总的模型拟合效果理想,R R2 2=0.990=0.990。(1 1)ABAB交互效应的交互效应的P0.05P0.05,提示按,提示按0.050.05的检验水准,接受的检验水准,接受H H0 0假假设,即还不能认为设,即还不能认为ABAB两因素间存在交互作用。两因素间存在交互作用。(2 2)A A因素主效应的因素主效应的P0.05P0.05,提示不能认为给予升白细胞药物对,提示不能认为给予升白细胞药物对大鼠吞噬细胞指数有影响。大鼠吞噬细胞指数有影响。(3 3)B B因素主效应的因素主效应的P0.01 P0.01,提示染毒对吞噬指数有影响,可,提示染毒对吞噬指数有影响,可以降低大鼠吞噬指数。以降低大鼠吞噬指数。第15页/共18页交互效应轮廓图中,两条直线几乎平行,提示A、B两因素的交互效应不显著。反之,若两条直线交叉,则提示可能存在交互效应。第16页/共18页小结析因设计的优点:全面高效性,可以对各因素的不同水平进行组合,对各因素不同水平主效应进行分析的同时,还可以对交互效应进行分析;通过比较各实验组合,还可以寻求最佳组合。析因设计的缺点:工作量大,含有较多因素和水平的实验一般不用完全交叉分组的析因设计,而采用非全面试验的正交设计,可以大幅度减少实验次数。两因素析因设计与随机区组设计的方差分析的区别:后者每个组合下的数据无重复,不能分析交互效应。析因设计资料分析:应先分析交互效应。若交互效应有统计学意义,要逐一分析各因素的单独效应,即固定一个因素对其他因素进行分析;反之,若交互效应无统计学意义,则因素间的作用相互独立,直接分析各因素的主效应。第17页/共18页感谢您的观看!第18页/共18页

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