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1、2020 6 17 1 一般线性模型 一 2020 6 17 2 一般线性模型 一般线性模型单变量分析的基本过程完全随机设计资料的方差分析随机区组 单位组 设计资料的方差分析 2020 6 17 3 一 一般线性模型单变量分析的基本过程 GeneralLinearModel GLM 一般线性模型 包括 Univariate 单因变量多因素方差分析 Multivariate 多因变量方差分析 RepeatedMeasures 重复测量方差分析 Variance 方差分量分析 GLM可完成多自变量 多水平 多因变量 重复测量方差分析以及协方差分析等 2020 6 17 4 Univariate 单
2、因变量方差分析 基本过程 2020 6 17 5 1主对话框 DependentVariable 因变量FixedFacter 固定因子 所有可能的水平都出现在样本中 如分组等RandomFacter 随机因子 所有可能的取值并不都在样本中出现 如观察个体Covariates 协变量 协方差分析时用WLSWeight WLS权重 用于加权最小二乘分析 2020 6 17 6 2功能按钮 Model 分析模型Contrast 对照方法Plots 分布图形PostHoc 多重比较Save 保存运算值Option 选择输出项 2020 6 17 7 2 1Model按钮 在SpecifyModel栏
3、中指定模型类型 FullFactorial 全模型 系统默认 包括所有因素的主效应和所有的交互效应 例如有三个因素变量 全模型包括三个因素的主效应 两两的交互效应和三个因素的高级交互效应 Custom 自定义模型 选择此项激活下面各操作框 2020 6 17 8 建立自定义模型 Factors Covariates框中自动列出可以作为因素的变量名 其后面的括号中标有字母 F 固定因子 R 随机因子 或者 C 协变量 2020 6 17 9 A 选择效应类型 Interactin 交互效应Maineffects 主效应All2 way 所有2维交互效应All3 way 所有3维交互效应All4
4、Way 所有4维交互效应All5 Way 所有5维交互效应 2020 6 17 10 B 选择模型中的主效应 Model 首先定义效应类型为Maineffects鼠标键单击某一个因素 该变量名背景将改变颜色 一般变为蓝色 单击BuildTerm s 栏中下面的箭头 该变量出现在Mode1中 一个变量名占一行称为主效应项 欲在模型中包括几个主效应项 就进行几次如上的操作 2020 6 17 11 C 建立模型中的交互项 例如 因素有Light F Device F Target F 若要求模型中包括变量Light与Device交互效应 首先定义效应类型为Interactin 然后在Factors
5、 Covariates框内的变量表中 用鼠标单击Device变量使其背景改变颜色 再用鼠标单击变量Light变量使其背景改变颜色 单击BuildTerm s 栏内残数框的箭头按钮 一个交互效应出现在Model框中 模型增加了一个交互效应项 Device Light 2020 6 17 12 C 建立模型中的交互项 模型中包括三个变量的所有2维交互效应项 定义效应类型为All2 way 单击light Device Target三个变量名 单击箭头按钮 Model中出现三个2维交互效应项 Light Device Light Target Device Target 模型中包括所有3维效应 定义
6、效应类型为All3 way 单击变量Llight Device Target 单击箭头按钮 Model框中出现3维交互效应项 Ligh Device Target 2020 6 17 13 选择平方和分解的方法 Sumofsquares TYPE 嵌套设计 TYPE 平衡设计 仅主效应 TYPE 系统默认 最常用 TYPEIV 不完整数据 2020 6 17 14 2 2Contrasts按钮 Factors框中显示出所有在主对话框中选中的因素 其后的括号中是当前的对比方法了 ChangeContrast栏中改变对照方法 2020 6 17 15 可供选择的对照方法 None 不进行均数比较
7、Deviation 比较预测变量或因素的每个水平的效应 选择Last或First作为参照的水平 Simple 对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比较 选择Last或First作为参照水平 Difference 对预测变量或因素每一水平的效应 除第一水平以外 都与其前面各水平的平均效应进行比较 与Helmert对照方法相反 注 只有Deviation和Simple需要选择参考水平 Last 系统默认 和First 2020 6 17 16 2 3Plots按钮 Factor 主对话框中所选因素变量名 Horizontal 横坐标框SeparateLines 确定分线变量Separat
8、ePlots 确定分图变量 2020 6 17 17 2 4PostHoc按钮 均数多重比较 事后检验 2020 6 17 18 2 5Save按钮 选择保存运算值 通过在对话框中的选择 可以将所计算的预测值 残差和诊断值 回归分析时 作为新的变量保存在编辑数据文件中 以便在其他统计分析中使用这些值 2020 6 17 19 2 5Save按钮 选择保存运算值 PredictedValues 预测值 Unstandardized 非标准化预测值Weighted 如果在主对话框选择了WLS变量 选中该复选项将保存加权非标准化预测值StandardError 预测值的标准误 Residuals 残
9、差栏 Unstandarized 非标准化残差Weighted 加权非标准化残差Standardized 标准化残差Studentized 学生化残差Deleted 剔除残差 2020 6 17 20 2 5Save按钮 选择保存运算值 Diagnostics 诊断值栏 Cook sdistance Cook距离 Leveragevalues 非中心化Leverage值 Savetonewfile将参数协方差矩阵保存到一个新文件中 2020 6 17 21 2 6Option按钮 选择输出项 DisplayMeansfor 显示分组因素Display 指定输出的统计量Descriptivest
10、atistics 描述统计量 均值 标准差 样本量EstimatesOfeffectsize 效应量估计 Observedpower 检验假设的功效 Parameterestimates 各因素变量的模型参数估计 标准误 t检验的t值 P值和95 的置信区间 Sigificancelevel 指定Confidenceintervals的显著性水平 2020 6 17 22 Descriptivestatistics 描述统计量 均值 标准差 样本量EstimatesOfeffectsize 效应量估计 Observedpower 检验假设的功效 Parameterestimates 各因素变量
11、的模型参数估计 标准误 t检验的t值 P值和95 的置信区间 Contrastcoefficientmatrix 变换系数矩阵或L矩阵 Homogeneitytests 方差齐性检验 SpreadVslevelplot 绘制观测量均值 标准差图 观测量均值 方差图 Residualsplot 绘制残差图 Lackoffit 检查因素和因变量间的关系是否被充分描述 Generalestimablefunction 可以根据一般估计函数自定义假设检验 对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的 2020 6 17 23 例1为研究多酚保健饮料对急性缺氧的影响 将60只Wistar小白鼠随机分为低
12、中 高三个剂量组和一个对照组 每组15只小白鼠 对照组给予蒸馏水0 25ml灌胃 低 中 高剂量组分别给予2 0 4 0 8 0g kg的饮料溶于0 2 0 3ml蒸馏水后灌胃 每天一次 40天后 对小白鼠进行耐缺氧存活时间实验 结果如表1 试比较不同剂量的茶多酚保健饮料对延长小白鼠的平均耐缺氧存活时间有无差别 二 完全随机设计资料的方差分析 2020 6 17 24 表1各组小白鼠耐缺氧时间 min 2020 6 17 25 建立数据文件 耐缺氧时间 sav 定义变量 2020 6 17 26 建立数据文件 耐缺氧时间 sav 定义变量输入数据 2020 6 17 27 建立数据文件 耐缺氧
13、时间 sav 定义变量输入数据开始分析 analyze GeneralLinearModel UnivariateY DependentVariableGroup FixedFactors 2020 6 17 28 建立数据文件 耐缺氧时间 sav 定义变量输入数据开始分析 analyze GeneralLinearModel UnivariateY DependentVariableGroup FixedFactorsPostHoc Group PostHocTestsforLSD SNK Bonferroni 2020 6 17 29 建立数据文件 耐缺氧时间 sav 定义变量输入数据开始
14、分析 analyze GeneralLinearModel UnivariateY DependentVariableGroup FixedFactorsPostHoc Options Group DisplayMeansforDescriptiveStatistics Homogeneitytests 2020 6 17 30 主要结果 描述性统计量 2020 6 17 31 主要结果 方差齐性检验的P值 方差齐性检验的统计量F值 结论 尚不能认为各总体方差不齐 2020 6 17 32 方差分析的P值 方差分析F值 方差分析MS值 均方 方差分析自由度 方差分析SS值 平方和 总变异 组间
15、变异 组内变异 误差变异 结论 各组总体均数不等 2020 6 17 33 各组总体均数的95 置信区间 按方差分析中的误差均方计算的标准误 2020 6 17 34 Bonferroni方法的P值 是校正了a后的 2020 6 17 35 均数标在同一列的组间差异无统计学意义 在不同列的差异有统计学意义 即对照组与低剂量差异无统计学意义 其他均有统计学意义 SNK检验 2020 6 17 36 用CompareMeans One WayANOVA建立数据同前开始分析 analyze CompareMeans One WayANOVAY DependentListGroup Factor 20
16、20 6 17 37 用CompareMeans One WayANOVA建立数据同前开始分析 analyze CompareMeans One WayANOVAY DependentListGroup FactorPostHoc LSD Bonferroni SNK 2020 6 17 38 用CompareMeans One WayANOVA建立数据同前开始分析 analyze CompareMeans One WayANOVAY DependentListGroup FactorPostHoc LSD Bonferroni SNKOptions Statistics Descriptive Homogeneitytests 2020 6 17 39 各组总体均数的95 置信区间 按各自的方差计算的标准误 2020 6 17 40 主要结果 方差齐性检验的P值 方差齐性检验的统计量F值 2020 6 17 41 方差分析的P值 方差分析F值 方差分析MS值 均方 方差分析自由度 方差分析SS值 平方和 组内变异 误差变异 组间变异 总变异 2020 6 17 42 Bonferro
