如何正确运用方差分析——拉丁方设计定量资料一元方差分析

本文目的是介绍拉丁方设计定量资料一元方差分析的计算公式和SAS实现。拉丁方设计可分为一般拉丁方设计与希腊拉丁方设计两大类,前者可以用于一个试验因素和两个区组因素的试验场合;后者可用于两个试验因素和两个区组因素的试验场合。事实上,还可以按是否进行重复试验和区组因素是否为单个体型,对拉丁方设计做进一步细分。一般来说,在对拉丁方设计定量资料进行方差分析时,除了应满足“独立性、正态性和方差齐性”的要求外,还要求所有因素之间的交互作用不存在或可以忽略不计。当定量资料不满足前述提及的前提条件时,建议采用混合效应模型建模并求解,或者基于广义估计方程方法求解方差分析模型中参数的估计值。     

如何正确运用方差分析——析因设计定量资料一元方差分析与SAS实现

本文目的是介绍析因设计及其定量资料的方差分析和SAS实现。析因设计不仅可以呈现全部试验因素的主效应大小,还可以全面反映多因素之间的各阶交互作用效应大小,但此设计所需要的样本含量较多。本文介绍了两因素析因设计定量资料方差分析的计算公式,通过两个实例,借助SAS软件实现了两因素和三因素析因设计定量资料方差分析,并对交互作用效应进行了多重比较。     

如何正确运用方差分析——随机完全区组设计定量资料一元方差分析

本文目的是介绍随机完全区组设计定量资料一元方差分析的模型、计算公式和SAS实现.在计算中,涉及FA和FB两个检验统计量,其中,A代表试验因素,B代表区组因素(即重要的非试验因素).一般来说,假定随机区组设计中的两个因素之间不存在交互作用或交互作用可以忽略不计,故不需要评价交互作用项是否具有统计学意义,因此,在两因素各水...     

合理进行均值比较——含区组因素的两因素析因设计定量资料方差分析

本文目的是介绍与均值比较有关的6个基本概念、计算方法、一个医学试验实例及其SAS实现。基本概念包括参数检验与非参数检验、前提条件、设计类型、交互作用以及方差分析的基本思想。计算方法涉及单因素两水平设计定量资料t检验、单因素多水平设计定量资料方差分析和含区组因素的析因设计定量资料方差分析。医学试验实例涉及如何考察可待因和针刺对男性受试者术后牙痛的影响。本文给出了采用SAS处理实例中定量资料的全过程,包括单因素分析、两因素分析和三因素分析,对输出结果作出解释,并明确给出合理选择统计分析方法进行定量资料差异性分析的关键点。     

合理进行均值比较——析因设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与析因设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括交互作用、析因设计、含区组因素的析因设计和分式析因设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;两个实例分别涉及“制造塑料胶片过程中挤压度和添加剂剂量对其性能的影响”和“寻找挤压塑料胶卷的最优工艺条件”。借助SAS对两个实例中的定量资料进行多元方差分析,并对如何确定最终的方差分析模型进行讨论。     

合理进行均值比较——随机区组设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与随机区组设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、一个实例以及SAS实现。基本概念包括区组因素、如何选定区组因素、随机区组设计和不完全随机区组设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;一个实例涉及“长期饲喂高锌日粮对断奶仔猪免疫机能影响的动物试验及其多元定量资料”。借助SAS实现随机区组设计定量资料的一元方差分析和多元方差分析。并讨论当区组因素对结果的影响无统计学意义时,合理的统计分析方法是不考虑区组因素,直接采用单因素多水平设计一元和多元定量资料方差分析。     

如何正确运用方差分析——交叉设计定量资料一元方差分析

本文目的是介绍交叉设计定量资料一元方差分析的计算公式和SAS实现.在计算中,涉及三个检验统计量,即F处理、F阶段和F个体,它们分别用于评价处理因素、阶段因素和个体因素对定量结果变量的影响是否有统计学意义.一般来说,假定交叉设计中的三个因素之间不存在交互作用或交互作用可以忽略不计,故不需要评价交互作用项是否有统计学意义....     

如何正确运用方差分析——嵌套设计定量资料一元方差分析与SAS实现

本文目的是介绍嵌套设计及其定量资料的方差分析与SAS实现。若某项试验研究存在以下两个特点之一,则可考虑选择嵌套设计安排试验：①因素之间存在自然属性上的嵌套关系;②依据专业知识,各因素对定量观测结果的影响存在主次之分。前述第一个特点意味着与受试对象有关联的因素具备分组再分组的条件;前述第二个特点意味着各因素的地位是不平等的。因此,对定量资料进行方差分析时,需采用可变误差均方的计算公式。本文基于4个实例并借助SAS软件,实现了嵌套设计定量资料一元方差分析,并对SAS输出结果作出解释。     

试验设计类型之可以考察全部交互作用的多因素设计:析因设计

本文目的是介绍一种可以考察各级交互作用的多因素设计类型,即析因设计。通过介绍两个实际例子,总结出析因设计的八个特点及优点、缺点。针对实际应用时可能面临的情况或问题,人们可能会对析因设计进行改造,由此产生了析因设计的三种变形,即"含区组因素的析因设计""分式析因设计"和"多因素非平衡组合试验"。最后一种情形,是实际工作者常会使用的,但在对定量评价指标进行差异性分析时需要对原先的分组进行合理拆分,再进行恰当的组合,构造出多种标准的设计类型,以利于分析者选择正确的统计分析方法。     

如何选择合适的试验设计类型(一)

试验设计类型是试验设计核心内容(三要素、四原则、试验设计类型)之一.何为试验设计类型?就是在试验研究中,人们安排试验因素和区组因素(即重要非试验因素)及其水平的一种架构.试验前,应根据研究目的、现有条件选定合适的设计类型;试验后(有了试验数据),要想正确表达和分析试验数据,就需要正确判定资料所取自的是何种试验设计类型.依据对定量资料拟采取的统计分析方法来划分,可将全部试验设计类型划分成两大类,第一类,差异性分析类设计类型,简称为非回归设计;第二类,回归分析类设计类型,简称为回归设计.本期讲座中,我们将结合实际问题,向读者介绍非回归设计中的单组设计和配对设计的应用场合和具体实施.     

如何选择合适的试验设计类型(五)

当试验中涉及两个因素时,若两因素之间不存在交互作用或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且,特定试验条件(通常为各因素不同水平的一种组合)下试验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,此时,可以选用"随机区组设计、平衡不完全随机区组设计、具有一个重复测量的单因素设计、无重复试验双因素设计和两因素嵌套设计"五种设计之一.在上一期讲座中,我们向读者重点介绍无重复试验双因素设计和两因素嵌套设计这两种设计类型,重点阐述了两设计类型的定义、形式、特点、应用场合以及具体实施,并用实例加以论证.试验中所涉及到的两个因素都是试验因素,仅当有预试验表明两个试验因素之间的交互作用无统计学意义,且相同试验条件下定量观测指标的取值离散度很小时,此时,可采用无重复试验双因素设计;试验因素对观测结果的影响有主次之分,或者试验因素之间存在自然属性上的嵌套关系,上层因素对观测结果的影响大于下层因素时,采用两因素嵌套设计较为适宜.     

试验设计类型之可以考察部分交互作用的多因素设计:正交设计与均匀设计

本文旨在介绍两种多因素试验设计方法,即正交设计与均匀设计。由于析因设计中的试验点数目过多,在既要较少试验点数目,又要能比较准确地揭示多因素对评价指标影响规律的要求之下,宜选择正交设计或均匀设计。正交设计具有"试验点均匀分散、整齐可比且可以事先安排少数交互作用项"的特点,因此,结果的可信度较高,只需采用方差分析处理定量资料;均匀设计具有"试验点极其均匀分散、正交性在一定程度上受到破坏,不能事先安排交互作用项"的特点,因此,允许很少数目的试验点,但需采用多重回归分析处理资料且分析结果不唯一。     

神经科研究中设计类型的辨析方法

1 引言在定量资料的假设检验中 ,误用统计方法最常见的原因是忽视资料所对应的设计类型。有些人根本没有这方面的概念 ,只要看到观测结果是定量的资料 ,就认准一定要用ｔ检验。仅从设计类型角度看 ,适合选用ｔ检验的设计类型只有 3种 ,即单组设计、配对设计和成组设计[1] 。这 3种设计资料的ｔ检验公式稍有区别 ,不应盲目套用。不仅如此 ,用ｔ检验之前 ,还应检查资料是否符合正态性 (即各组资料近似服从正态分布 )和方差齐性 (即两组资料的总体方差相等 )。当资料取自其他设计类型 [如单因素Ｋ水平设计 (Ｋ≥3)、析因设计、重复测量设计等 ]…     

本刊关于稿件统计学的要求

应写明所用统计软件和统计学分析方法的具体名称(如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等)。(2)应说明研究设计的名称和主要做法,如前瞻性、回顾性或横断面调查研究;应交代研究对象的抽样方法。(3)资料的表达与描述。用x±s表达近似服从正态分布的定量资料,用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料。使用相对数时,分母不宜<20,要注意区分百分率与百分比。     

研究设计与统计分析写作要求

<正>研究设计:应告知研究设计的名称和主要方法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验设计(应告知具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应告知属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要告知如何控制重要非试验因素的干扰和影响。统计学分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用     

变量变换回归分析(Ⅲ)——寻找理想试验点的方法

本文目的是介绍一种特殊的处理多因素试验设计一元定量资料差异性分析方法,即结合分析法。通常情况下,处理多因素试验设计一元定量资料应采用方差分析。但是,此方法无法给出各对影响因素"重要性"的评价,也无法给出因素各水平的"效用值",更无法给出"理想试验点"。本文通过对一个实例的全面解析,显示了SAS中的TRANSREG过程具有很强且多样性的变量变换能力,它集方差分析、回归分析和结合分析于一体,能够很好地处理不符合传统统计学要求的复杂资料,能够实现前述期望达到的目的。     

合理进行均值比较——单组和配对设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与单组设计和配对设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括单组设计与配对设计、均值向量、多元方差分析和前提条件;计算方法涉及一般检验统计量和Hotelling’s T²检验统计量;两个医学实例分别为“结核病患者营养状况的调查资料”和“石杉碱甲治疗增龄相关记忆障碍效果的试验资料”。借助SAS对两个医学实例中的定量资料分别进行一元和多元差异性分析,并对这两类分析方法的区别进行讨论。     

医学论文中有关统计学的要求

1.资料的表达与描述:用均数±标准差表达近似服从正态分布的定量资料,用中位数及四分位间距表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时要合理安排纵横标目,注意不要犯主谓倒置的错误;用统计图时所用统计图的类型应与资料性质相匹配并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。2.统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的…     

研究设计与统计分析写作要求

<正>1.研究设计:应告知研究设计的名称和主要方法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验设计(应告知具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应告知属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要告知如何控制重要非试验因素的干扰和影响。2.统计学分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料具备的条件和分析目的,选用合适的统计学分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对     

合理进行均值比较——单因素两水平和多水平设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与单因素两水平和多水平设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括试验因素与属性因素、方差分析与协方差分析、自变量与协变量、矩阵与行列式;计算方法涉及一般统计量、4个多元方差分析检验统计量和多个均值向量的两两比较;两个医学实例分别为“2种脱机方式下患者脱机前有关定量指标的测定结果”和“3种不同类型地区的8岁男童生长发育调查数据”。借助SAS对两个实例中的定量资料分别进行多元方差分析和协方差分析,并对如何合理选取协变量进行阐释和讨论。