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析因设计资料方差分析在SPSS软件中的实现

Published at: 2015年第1卷第S1期

周支瑞
关键词:

作者|周支瑞 ,复旦大学附属肿瘤医院放射治疗科在读博士。

一、基本概念

完全随机设计只考虑一个试验因素,随机区组设计在分组因素的基础上又考虑一个区组因素,析因设计则考虑了多个试验因素,而且可以考虑因素间的交互作用。文字叙述似乎很难把析因设计描述清楚,下面我们继续以案例的形式讲解2x2析因设计。

二、析因设计方差分析

【案例】研究者欲研究不同浓度煤焦油(A因素)与不同作用时间(B因素)的细胞毒性作用。煤焦油含量有2个水平,3ug/ml (A1)与75ug/ml (A2);作用时间也有两个水平,6小时(B1)和8小时(B2)。现有16瓶已经培养好的细胞,随机分为四组,分别接受四种处理(A1B1,A1B2,A2B1,A2B2),测得每瓶细胞的吸光度值如下表。研究问题:1.不同浓度的煤焦油组的细胞数量是否相同?2.不同作用时间组的细胞数量是否相同?3.煤焦油含量与不同作用时间之间是否互相影响?(《卫生统计学》第6版,例8-3,page 129)

表1 四种不同处理下的吸光度值

第一步,定义变量与录入数据


图1 
定义变量


图2
 录入数据

第二步,SPSS 操作过程如下:

Analyze----General Liner Model----Univariate----观察指标进入Dependent (因变量)----处理因素进入Fixed Factors (自变量)----Model----Custom----Building Terms----Main effects----Factors & Covariates (将试验因素和各因素间的交互作用项作为一个独立因素选入)----OK。如下图依次做出选择。


图3
选择GLM模型的方差分析模块Univariate

图4 如图设置因变量、处理因素(固定因子); 模型设置为默认即可,因为此处要考虑A与B因素的交互作用。

图5 设置选项,对主要统计量进行描述

所有设置完毕,单击OK。

第三步,主要结果解读。

Between-Subjects Factors

上表反映了本案例中的处理因素以及水平。2个因素(煤焦油、时间),每个因素各有2个水平(3ug/ml、75ug/ml;6小时、8小时)。

Descriptive Statistics

Dependent Variable: 吸光度 

上表给出了各种组合的描述性统计量。

 

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable: 吸光度 


a. R Squared = .516 (Adjusted R Squared = .396)

上表是析因分析方差分析最重要的结果表格。首先看A*B,即煤焦油与作用时间之间是否有交互作用,F=0.696,p=0.421,尚不能认为二者存在交互作用。再看A处理因素,F=9.655,p=0.009,可认为不同煤焦油含量组的吸光度不同;再看B因素,F=2.465,p=0.142,可认为不同作用时间组的吸光度差异无统计学意义。

 

至此,析因设计资料的方差分析在SPSS软件中实现讲解完毕。

最后留下一个问题给大家思考:

2*2析因设计资料是否可以看做4个不同的处理组,然后选择oneway ANOVA进行统计分析?

 

关于上期的题目,你答对了吗?一起来看看笔者解答吧!

 

上期回顾:

重复测量资料的方差分析在SPSS软件中的实现(全文)

题目:

对于重复测量连续型资料,如果只选取其中一次测量值,用oneway ANOVA进行统计分析,是否可行?

 

答案:

不可行。统计方法选择不应违背试验设计原则。

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【AME 统计】专栏自开设以来,一直以向读者推送各种统计学干货为宗旨,鼓励自由讨论。

doi:10.3978/kysj.2014.1.1584

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