正交拉丁方设计的方差分析(二)

四、m阶正交拉丁方用于m+1个因子的方差分析以三阶正交拉丁方为例,前面已提到,三阶正交拉丁方只能用于作三因子方差分析,而不能用于四因子,因为此时的误差自由度为零,不能进行方差分析,但在特殊情况下,如果需要用三阶正交拉丁方来作四因子分析,采用一些特殊手段往往也可圆满解决,这些手段     

裂-裂区设计及其方差分析

目的介绍裂-裂区设计及其方差分析。方法结合实例介绍裂-裂区设计中实验单位、实验因素级别的正确识别和合理安排,以便正确选择方差分析模型。结果只有正确识别裂-裂区设计中实验单位、实验因素的级别,才能获得正确的方差分析模型以及相应的分析结果。结论裂区及裂-裂区设计是采用区组化控制技术进行的多因素研究设计,是完全随机区组设计、拉丁方设计等的综合运用。     

基于随机系数模型的重复测量资料分析方法

目的探讨随机系数模型在重复测量资料分析中的应用。方法以实例说明随机系数模型，包括线性随机系数模型和多项式随机系数模型在重复测量资料中的应用，并与重复测量方差分析进行比较。结果重复测量方差分析结果显示，处理因素无统计学意义，时间因素有统计学意义；随机系数模型拟合结果还提示因变量与时间之间可能存在非线性关系。结论随机系数模型拟合结果基本与重复测量方差分析结论一致，但随机系数模型可以考虑资料的相关性、非线性问题，因此更为准确可信。     

医学硕士研究生医学统计教学改革的初探

1978年以来,我校各届医学硕士研究生的医学统计教学时数为60学时。教学内容主要有统计图表,x~2、t、u 检验,完全随机、随机单位组和拉丁方设计的方差分析、直线回归与相关、非参数统计、半数效量和实验设计的基本注意事项等。1982年以后又增加了     

慢性病研究中的统计知识简介(二)

4 样本例数估算样本例数估算是在保证科研结论具有一定可靠条件下,确定最小观察例数.一般样本例数估算见文献.现介绍常用的两样本比较的样本例数估算.4.1 两样本均数比较按正态近似原理估算公式为:n=(μ_α+μ_β)~2[(k+1)/k]σ~2/δ~2 (4.1)式中总体方差σ~2可用样本方差S~2估计,S~2=(S_e~2+kS_c~2)/(1+k),差值δ=|(?)_e-(?)_e|,(?)_e、(?)_e与S_e、S_c分别为试验组、对照组的均数、标准差,试验组样本例数为n,对照组样本例数为kn,当k=1时两组样本例数相等.一般按正态分布估算的样本例数加2,即近似用t分布估算的样本例数.例2 某医师研究吲(?)酰胺治疗原发性高血压的疗效(?)经预试验得治疗前后舒张压差值(?)资料     

SAS8.2软件在医学统计协方差分析中的应用

在医学科研中，能够消除由于对比各组X值不同所产生的影响而对Y值的均数作比较，其目的是要把与(Y)值呈直线关系的(X)值化为相等，再检验各组(Y)均数，修正均数或调整均数间差异的显著性。协方差分析方法对完全随机化实验资料、随机化区组资料、拉丁方资料、析因实验资料均可进行协方差分析。在此介绍其两种方法。     

便携式动态心肺功能测定仪的信度评价

目的：对k4b^2便携式动态心肺功能测定仪的信度进行评价。方法：利用k4b^2便携式动态心肺功能测定仪，采用重测法，随机抽取大学生中年龄在20－25岁的15名健康男性，在统一测试方法和统一测试状态（静息状态）下，进行3次重复测试，对试验数据进行单因素方差分析、变异度分析及正态性检验，比较其重测信度。结果：对测试对象总体而言，各指标的3次重复测定结果无显著性差异；对每个测试对象而言，按15％标准，各指标的变异系数中仅有1例略超过15％，其余均在15％以内，表明符合重测信度的要求；由试验数据可以计算健康成年男子心肺功能指标的参考值范围，但由于样本例数太少，需进一步扩大具有代表性参考值。结论：k4b^2便携式动态心肺功能测定仪具有良好的重测信度。     

单因素重复测量设计与随机区组设计资料处理异同解析

目的探讨单因素重复测量设计与随机区组设计资料的方差分析的关系。方法利用文献数据^[1,2]，拟对资料进行单因素重复测量设计和随机区组设计2种处理，比较2种处理结果的异同。结果单因素重复测量设计资料在满足球对称的条件和正态对称条件下，与误用随机区组设计处理结果相同；尤其在球不对称且F值＞＞F界值时，采用随机区组设计处理与单因素重复测量分析校正前后的结果，也会出现一致情况。结论2种方法都是单因素试验的方差分析，但2种设计的方法和分析目的均不同，不可混同。     

科研设计中怎样估计不相等的样本含量

在假设检验中,通常应用两组例数相等的公式求得两组样本含量,其统计效率最高。但是,在医学科研设计中,有时遇到一组例数有严格限制。例如:当比较两种疗法效果时,实验组由于应用的新药昂贵,限制其治疗例数;在病例对照研究中,由于病例稀有,也被限     

选择多因素设计类型的一般原则

多因素设计类型很多,具体到某个试验,选择哪种设计类型好?首先应从专业知识的角度确定试验因素有几个,因素之间是否有交互作用。根据因素的多少和有无交互作用,并结合自己的试验条件,选择合适的设计类型。本文简略介绍一下具有限制条件的某些设计类型并给出选择多因素设计类型的一般原则。拉丁方设计和正交拉丁方设计要求各因素之间没有交互作用,且各因素的水平数应相等。     

第十六讲如何比较重复测量结果

翻阅医学期刊的论著 ,我们不难发现其中有 3种设计类型最为常见 ,其一 ,单因素k水平设计 ;其二 ,多因素析因设计 ;其三 ,具有重复测量的多因素设计。而对于具有重复测量设计的资料 ,在医学期刊中采用正确统计分析方法处理的论文较为少见 ,故本讲中主要介绍一些与此有关的内容。1.数据特征 :首先 ,应知道什么样的设计叫做重复测量设计。简单地说 ,对一组或多组受试对象 ,在k个 (k≥ 2 )不同的时间点上 ,从每个个体 (或样本 )上重复观测同 1个指标的具体取值的设计 ,统称为重复测量设计 ,见实例 1。实例 1[1] 　将 15只家兔随机均分成 3组 (处…     

重复测量数据的方差分析方法在比较农药对雄性大鼠体重影响中的应用

目的比较两种农药对雄性大鼠体重的影响。方法重复测量数据的方差分析方法。结果不同剂量A药对未成年大鼠体重的影响差异无统计学意义,对成年大鼠体重的影响差异有统计学意义;不同剂量B药对大鼠在不同时间点体重均值的影响其差异有统计学意义有极显著性。结论重复测量数据的方差分析方法可整体地、前瞻性地分析各种不同因素的交互作用,从而使问题得到解决。     

方差分析中均数的置信限

本文讨论方差分析中均数的置信限,包括总体均数的置信限和各处理组均数的置信限。首先设总体随机误差的方差为δ_0~2,处理组的方差为δ_1~2,方法间固有的方差为δ_m~2,其中,nδ_1~2=δ_m~2+δ_0~2。用k种不同方法测试,每种方法重复测定几次,总的测定次数N=kn。为了具体地讨论这一问题,引入两个实例:     

协方差分析基本思想教学讨论——剩余平方和再分解

协方差分析是回归分析与方差分析相结合的一种统计检验方法。传统上方差分析与回归分析分别用于解决不同问题 ,直到本世纪三十年代前后 ,Ｒ Ａ Ｆｉｓｈｅｒ等人才将两种方法结合起来 ,形成与完善了协方差分析的理论与方法。其目的是将与效应指标 (Ｙ)呈直线关系的协变量 (Ｘ)化为相等后 ,再来检验Ｙ均数 (修正均数或调整均数 )间差别的显著性。其意义与功用详见各类统计教科书〔1,2〕,不再赘述。教学过程中由于其计算过程的复杂性 ,学生普遍感到难于理解。现以完全随机设计一元协方差分析为例 ,剖析回归分析与方差分析相结合的本质 ,帮助学…     

统计资料的再分析

人们的认识是螺旋式上升的。统计资料在前人分析的基础上,经过进一步分析,往往可以提炼出更多的信息来。当然前人的分析也是正确的。本文的用意只是说明认识的逐步深化罢了。(一)联合几个拉丁方,将拉丁方间及交互作用的变异分离出来。表1资料是蝮蛇分离毒抑癌作用的实验研究。罗马字Ⅰ,Ⅱ,…,Ⅻ为蝮蛇分离毒的12个不同组份;实验癌株有四     

方差分析和混合线性模型在重复测量数据中的应用探讨

[目的]通过混合效应线性模型与重复测量的方差分析在重复测量资料中的应用比较,说明两种方法右处理重复测量资料时的特点.[方法]对四川大学华西医院精神科就诊的139名患者进行随访调查研究,对调查表中的抑郁量袭分数分别运用重复测量的方差分析模型和混合线性模型处理.[结果]混合效应模型和重复测量的方差分析都是处理重复测量资科的重要的统计方法,前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验,后者只能对重复测量资料的固定效应做出统计推断.[结论]混合效应模型在处理临床中的重复测量的资料比重复测量的方差分析,对资料的要求更宽松,所得的结果更加客观.     

重复观测数据的半参数回归分析

目的 研究重复预测数据的回归分析技术。方法 利用半参数回归分析的原理与方法，结合重复观测数据的特点，建立重复观测数据的半参数回归模型，并进一步讨论模型参数的估计方法及假设检验公式。结果 讨论了重复观测数据的半参数回归模型的模型误差，分析了重复因素的效应及参数的影响，给出了其模型的方差分析表。结论 通过实例分析，表明对重复观测数据的处理，半参数回归分析的效果优于普通的最小二乘法和广义最小二乘法。     

析因分析的树形图及计算机处理

析因分析是医学实验中广泛应用的一种统计处理方法。用该方法进行方差分析,能充分利用资料所提供的信息,考虑各因素间的交互作用,对各处理的不同水平作出评价。     

关于四格表资料χ~2值和校正χ_c~2值分布的模拟分析

作者前期的模拟研究表明 ,对于四格表资料 ,不论总例数ｎ多少及理论频数Ｔ大小 ,均可直接进行 χ2检验 ,不必连续性校正 ,甚至认为 χ2 检验专用公式的效果与确切概率法 (取单侧时 )相当。为了探究其原因 ,作者利用自行研制的“简明统计分析软件”对 χ2值和校正 χ2 ｃ 值的实际分布进行了模拟研究。研究方法1 研究思路　模拟从总体率相等的两个总体中随机抽样 ,每次各抽取 1个样本 ,对所得的四格表资料分别用专用公式和校正公式计算 χ2 值和 χ2 ｃ 值 ,重复10 0 0 0 0 0次。分别统计 10 0 0 0 0 0个 χ2 值和 χ2 ｃ 值大于或等于某一界…     

纵向观测数据的裂区方差分析

纵向观测数据的裂区方差分析第四军医大学卫生统计学教研室熊林平医学实验中有大量的重复观测数据，如将个体随机地分配给若干个处理组，进行某种处理后按时间连续观测某项指标，这样得到的资料又叫做纵向观测数据〔１〕。若用通常的方差分析对这种资料逐点比较处理组间的...