用SPSS11.0实现对重复测量资料的方差分析(一)

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作者：邱宏 金如锋 赵玲 魏建子 沈学勇

【关键词】 用

　　摘要： 应用SPSS11.0中GLM(一般线性模型)的Repeated Measures和Multivariate过程对重复测量设计资料进行重复测量方差分析和多元方差分析，并进行不同时间点和不同组间的两两比较。

　　关键词：重复测量设计；一般线性模型；重复测量方差分析；多元方差分析
　　近年来，临床和基础研究中采用重复测量设计方案的研究日益增多，常见如治疗前和治疗后不同时间测量的某指标的数值资料，不少已发的文章对此类资料的分析都采用单因素方差分析甚至t检验等不妥当的方法，而没有考虑到某指标在不同时间点上的关联性或该指标随时间变化的趋势。许多统计学教科书对重复测量资料的方差分析方法有论述但不全面，特别是方差分析有统计学意义时对其后的进一步在不同时点或不同组间两两比较的方法较少介绍。考虑到SPSS统计软件的普及实用性，在此以一实例介绍用SPSS11.0实现对重复测量资料的方差分析，以期对采用重复测量设计方案的临床和基础科研工作者提供可借鉴的方法。

　　1 资料和方法

　　11 资料来源

　　本研究资料来源于国家中医药管理局和上海市重点学科建设项目、上海市科技发展基金科技攻关项目（03DZ195542）。雄性家兔48只，体重1.8kg~2.8kg，随机分为4组：A空白对照组、B模型对照组、C激光内关组（即左侧内关穴激光照射复合针灸治疗组）和D激光对照组（即内关穴旁开对照点激光照射复合针灸治疗组）。B、C、D三组注射垂体后叶素制作家兔心肌缺血和心动过缓模型，C、D组造模后即开启复合激光针灸治疗仪，均照射20min。各组均记录40分钟心电图变化。效应指标为心率，以心电图直接记录。

　　12 统计方法

　　用一般线性模型（General Linear Model）的Repeated Measures过程实现重复测量资料的方差分析，并用Multivariate过程实现组间的两两比较。

　　数据文件格式为横型数据格式。以group变量表示资料的分组（1~4分别代表模型对照、激光对照、激光内关和空白对照4组），以t0t7变量分别代表造模前和造模后5min、10min、15min、20min、25min、30min、40min等不同时间点的心率。

　　2 分析步骤及结果

　　21 通过球形检验（Mauchly’s Test of Sphericity）的结果判断重复测量数据之间是否存在相关性

　　如果该检验P>0.05，说明重复测量数据之间实际上不存在相关性，数据符合HuynhFeldt条件，可按单因素方差分析方法来处理；如果P0.05，说明重复测量数据之间存在相关性，不可按单因素方差分析方法处理。实际应用中的重复测量设计资料以后者多见，应使用重复测量的方差分析模型。

　　球形检验的结果P0.01，说明8次重复测量的数据间存在高度的相关性，宜用多元方差分析进行检验或按表右侧给出的三种校正方法对一元方差分析进行校正（校正系数为Epsilon）。一般推荐使用GreenhouseGeisser的校正结果。

　　22 分析时间、分组因素的作用以及时间和分组之间的交互作用。

　　结果如下：由上图可以直观地看出测量指标随时间的变化趋势以及4组资料随时间变化趋势的不同。

　　我们发现绝大多数研究者都希望继续分析每组资料在不同时间点上的差别和每一个时间点上4组均数的差别，这就需要进一步做不同时间点或不同组间的两两比较。