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[求助]
想要做一個(gè)顯著性分析，，但不知道該怎么使用現(xiàn)在數(shù)據(jù)。求大神指點(diǎn) 已有2人參與
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如圖片5所示，3個(gè)處理組，和N組。。隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。。我想分析各處理組間的差異性。。每個(gè)時(shí)間下可以用單因素方差分析，但是對(duì)于總體，能否用所有時(shí)間段的平均值來(lái)進(jìn)行分析（像圖片6這樣）。 5.png 6.PNG |
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2樓2015-10-12 14:42:01
【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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在對(duì)同樣變量進(jìn)行多次測(cè)量的情況下，可以使用重復(fù)測(cè)量方差分析 (Repeated measured ANOVA)，應(yīng)用于對(duì)多組進(jìn)行重復(fù)測(cè)量的情況。 對(duì)樓主提供的數(shù)據(jù)（以下統(tǒng)計(jì)軟件為STATA）： ---------------------------------------------------------- | time grp | 1 2 3 4 5 6 7 8 ----------+----------------------------------------------- H1 | 8.53 7.47 7.57 7.57 8.47 8.02 8.54 8.42 H2 | 8.61 7.61 7.53 7.53 8.53 7.94 8.53 8.28 H3 | 8.49 7.82 7.65 7.85 8.53 7.99 8.42 8.29 L1 | 8.39 7.93 7.78 7.7 8.45 8.22 8.48 8.4 L2 | 8.35 7.78 7.69 7.81 8.52 8.27 8.61 8.4 L3 | 8.57 7.84 7.79 7.78 8.46 8.12 8.68 8.46 M1 | 7.88 7.9 7.94 7.83 8.52 7.99 8.57 8.62 M2 | 8.55 7.89 7.87 7.81 8.54 8.03 8.55 8.23 M3 | 8.5 7.83 7.59 7.82 8.55 8.18 8.67 8.4 N | 8.23 7.48 7.34 7.87 9.05 7.8 8.01 7.85 ---------------------------------------------------------- 使用重復(fù)測(cè)量方差分析，在不同時(shí)間點(diǎn)重復(fù)進(jìn)行各組的測(cè)量，得到結(jié)果（部分結(jié)果未給出）： Number of obs = 80 R-squared = 0.8444 Root MSE = .169787 Adj R-squared = 0.8049 Source | Partial SS df MS F Prob > F -----------+---------------------------------------------------- Model | 9.85413292 16 .615883308 21.36 0.0000 | grp | .447655013 9 .049739446 1.73 0.1017 time | 9.40647791 7 1.34378256 46.61 0.0000 | Residual | 1.81614459 63 .028827692 -----------+---------------------------------------------------- Total | 11.6702775 79 .147725032 我的判斷是模型顯著，但各組之間差異不顯著（P>F: 0.1017）。 當(dāng)然如果重復(fù)測(cè)量的重復(fù)時(shí)間也有意義（比如說(shuō)溫度？）的話可以采用多變量方差分析（Multivariate ANOVA）。 |
3樓2015-10-12 18:21:28
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囧，上面貼的是一般性ANOVA的結(jié)果，應(yīng)該看這個(gè)： Between-subjects error term: time Levels: 8 (7 df) Lowest b.s.e. variable: time Repeated variable: grp Huynh-Feldt epsilon = 0.5048 Greenhouse-Geisser epsilon = 0.2994 Box's conservative epsilon = 0.1111 ------------ Prob > F ------------ Source | df F Regular H-F G-G Box -----------+---------------------------------------------------- grp | 9 1.73 0.1017 0.1624 0.1989 0.2304 Residual | 63 ---------------------------------------------------------------- 0.1017是正常情況下ANOVA的結(jié)果，但由于這里是對(duì)同樣的組進(jìn)行多次測(cè)量，因此要看其他幾個(gè)p值的結(jié)果（ H-F、G-G、Box），但是無(wú)論哪個(gè)，組間差異在0.05水平均不顯著。 |
4樓2015-10-12 19:31:42
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感謝您的解答，，我看有的文獻(xiàn)上對(duì)于這類數(shù)據(jù)有一個(gè)簡(jiǎn)單的單因素方差分析處理，說(shuō)H、L、M組平均值之間差異不顯著。我不了解這個(gè)平均值之間的顯著性，是怎么來(lái)的。。就是做單因素方差分析的時(shí)候，是用的那一種平均值?我認(rèn)為一種平均就是把H1,H2，H3，M1,M2，M3，L1，L2，L3，下所有時(shí)間段的測(cè)量值進(jìn)行平均得到如圖6的數(shù)據(jù)，再做一個(gè)單因素方差分析。還有一種就是H處理組下的三個(gè)平行進(jìn)行平均再做處理，如下再做單因素方差分析。。。。。本人實(shí)在是不懂啊，，不知道這兩種處理有沒(méi)有意義？求大神再指點(diǎn)一下， 6/5 6/20 7/10 7/23 8/9 8/26 9/16 9/29 H 8.54 7.63 7.58 7.65 8.51 7.98 8.50 8.33 M 8.31 7.87 7.80 7.82 8.54 8.07 8.60 8.42 L 8.44 7.85 7.75 7.76 8.48 8.20 8.59 8.42 N 8.23 7.48 7.34 7.87 9.05 7.80 8.01 7.85 |
5樓2015-10-13 10:31:20
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不太清楚你數(shù)據(jù)的具體情況，就已有的信息談一下： 如果說(shuō)文獻(xiàn)上說(shuō)的是單因素方差分析的話，那估計(jì)就是對(duì)時(shí)間取平均的第一種情況了。但是方差分析的假設(shè)之一就是各處理?xiàng)l件下的樣本是相互獨(dú)立的，在違背這種假設(shè)的情況下使用一般的方差分析會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，最好采用重復(fù)測(cè)量的方差分析或者其他方法。 從你給出的數(shù)據(jù)看，各次測(cè)量中數(shù)據(jù)之間的相關(guān)比較強(qiáng)，因此個(gè)人不推薦使用單因素方差分析的方法。 第二種情況與原始數(shù)據(jù)的處理比較類似，不過(guò)結(jié)果上應(yīng)該沒(méi)有什么太大出入。 如果可能的話，個(gè)人認(rèn)為最好的結(jié)果是在每種條件（每一組、每一次測(cè)量）能有多個(gè)測(cè)量值，這樣的話還可以計(jì)算其他的一些信息，不過(guò)如果受限于實(shí)驗(yàn)或者數(shù)據(jù)的話也沒(méi)辦法了。 不是大神，只是新蟲(chóng)，歡迎多交流~ |
6樓2015-10-13 11:53:39
繁夏
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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單因素方差分析考慮的是一種因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的顯著性影響！例如溫度對(duì)提取率的影響，就是比較不同溫度(20，30，40；每個(gè)溫度都需要做平行，所以比較差異性是比較平行的平均值的差異性)下各結(jié)果之間是否差異顯著！ 發(fā)自小木蟲(chóng)Android客戶端 |
7樓2015-10-13 22:40:24
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