第5讲一般线性模型(编辑修改稿)

第5讲一般线性模型(编辑修改稿)内容摘要：

：选中 7. Model框：选入 group、 age 8. Sum of squares列表框：改为 TYPE III 9. 单击 OK 10. Options钮：单击 11. Displsy means for框：选入 group 12. Compare mean effects复选框：选中（下面的区间调整方法就用 LSD(none)即可） 13. 单击 OK 14. 单击 OK 协方差 分析 结果 ： Tests of BetweenSubjects Effects Dependent Variable: Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 2 .000 Intercept 1 .209 GRUOP 1 .038 AGE 1 .000 Error 23 .915 Total 26 Corrected Total 25 a R Squared = .671 (Adjusted R Squared = .643) 这是正式的统计分析结果，显示 group和 age都对胆固醇含量有影响， P值分别为 于。 Estimated Marginal Means Estimates Dependent Variable:胆固醇 (mmol/L) Mean Std. Error 95% Confidence Interval 组别 Lower Bound Upper Bound 正常体重 .276 超重 .276 a Evaluated at covariates appeared in the model: 年龄（岁） = . 这是两组的修正均数及相应的可信区间，显然超重组的胆固醇均值较高。 下方的提示表明该修正均数是按年龄为。 Pairwise Comparisons Dependent Variable:胆固醇 (mmol/L) Mean Difference (IJ) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval for Difference (I)组别 (J)组别 Lower Bound Upper Bound 正常体重 超重 .406 .038 2 超重 正常体重 .895 .406 .038 Based on estimated marginal means * The mean difference is significant at the .05 level. a Adjustment for multiple parisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments). 拉丁方设计的方差分析 拉丁方设计为三因素的研究设计，每个因素可以有三个或以上水平，实验效率很高，其资料的方差分析如下。 例 5． 3 为研究不同剂量的甲状腺素注射液对甲状腺体的影响，以 5个种系的豚鼠，每个种系各 5只，分养于 5个笼子，每个笼子放置豚鼠 1只，甲状腺素分为 5个剂量注射豚鼠，测得豚鼠甲状腺体的重量如下表，分析不同种系的豚鼠间，不同 甲状腺素剂量间，不同笼间豚鼠的甲状腺体重量有无差别。 豚鼠注射不同剂量的甲状腺素后甲状腺体重量（ mg） 种 笼 号 系 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 甲 C65 E85 A57 B49 D79 乙 E82 B63 D77 C70 A46 丙 A73 D68 C51 E76 B52 丁 D92 C67 B63 A41 E68 戊 B81 A56 E99 D75 C66 因变量：甲状腺体重量（表中数字）； 分组变量（甲状腺剂量）： 5个水平，用 A、 B、 C、 D、 E表示； 分组变量（豚鼠种系）： 5个水平，用甲、乙、丙、丁、戊表示； 分组变量（笼号）： 5个水平，用表示； Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ 表示； 数据格式： 25行 4列（四个变量：剂量、种系、笼号）； 分析过程： Analyze==General Lineal model==Univariate ； Dependent Variable框 ：选入甲状腺重； Fixed Factors框：选入 剂量、种系、笼号； 单击 Model按 钮 ，做下面选择： （ 1）选中 Custom单选钮 ；（ 2）在 Build Terms选择框 中 选择 Main effect。 (3) 在 Model框 中 选入 剂量、种系、笼号； （ 4） 在 Sum of squares列表框 中选 TYPE III。 单击继续； 单击 Post Hoc 按钮： 在 Post Hoc Test for:框中选入剂量；选中 SNK； 单击继续； 单击 Options按 钮： 在 Displsy means for框：选入 剂量；单击继续； 单 击 OK 结果 方差分析 几点说明 其 它设计资料 的方差分析，如交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析等 ，其做法按以上的方法就可以作出来。 需要分析的影响因素可以都选入 fixed factor框，如果不是复杂的模型，一般分析结果不会有误。 方差分析模型多数情况下要选 TYPE III，但 如果 数据存在缺失值、设计不平衡等情况下要慎重 考虑，因为此时往往会要求模型进行详细的设置。 Model的设置对分析是非常重要的，如果设置不正确，可能什么都做不出来，比如无重复数据的方差分析纳入了交互作用、析因设计的方差分析纳入了设计中不存在的因素，就会做不出结果。 一般线性模型 是很 复杂 的，上面的分析仅是其中的一些应用。 167。 多元方差分析 所谓多元方差分析，就是说存在着不止 有 一个应变量，而是两个 或 以上的应变量共同反映了自变量的影响程度。 比如要研究某些因素对儿童生长的影响程度，则身高、体重等都可以作为生长程度 的测量因子，即都应作为应变量。 分析步骤 为了方便起见，我们这里直接利用 SPSS自带的数据集 ，假。