SPSS重復測量的多因素方差分析

一、概述

重復測量數據的方差分析是對同一因變量進行重復測量的一種試驗設計技術。在給予一種或多種處理后，分別在不同的時間點上通過重復測量同一個受試對象獲得的指標的觀察值，或者是通過重復測量同一個個體的不同部位（或組織）獲得的指標的觀察值。重復測量數據在科學研究中十分常見。

分析前要對重復測量數據之間是否存在相關性進行球形檢驗。如果該檢驗結果為 P﹥0.05，則說明重復測量數據之間不存在相關性，測量數據符合 Huynh-Feldt 條件，可以用單因素方差分析的方法來處理；如果檢驗結果 P﹤0.05，則說明重復測量數據之間是存在相關性的，所以不能用單因素方差分析的方法處理數據。在科研實際中的重復測量設計資料后者較多，應該使用重復測量設計的方差分析模型。

球形條件不滿足時常有兩種方法可供選擇：

（1）采用 MANOVA（多變量方差分析方法）；

（2）對重復測量 ANOVA 檢驗結果中與時間有關的 F 值的自由度進行調整。

二、實例解析

新生兒胎糞吸入綜合征（MAS）是由于胎兒在子宮內或著生產時吸入了混有胎糞的羊水，從而導致呼吸道和肺泡發生機械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物質失活，而且肺組織也會發生化學性炎癥，胎兒出生后出現的以呼吸窘迫為主，同時伴有其他臟器受損現象的一組綜合征 。血管內皮生長因子 (vascular endothelial growth factor，VEGF) 是一種有絲分裂原，它特異作用于血管內皮細胞時，能夠調節血管內皮細胞的增殖和遷移，從而使血管通透性增加。而本實驗旨在通過觀察分析給予外源性肺表面活性物質治療前后胎糞吸入綜合征患兒血清中 VEGF 的含量變化，評價藥物治療的效果。

將收治的診斷胎糞吸入綜合癥的新生兒共 42 名。將患兒隨機分為肺表面活性物質治療組（PS 組）和常規治療組（對照組），每組各 21 例。PS 組和對照組兩組所有患兒均給予除用藥外的其他相應的對癥治療。PS 組患兒給予牛肺表面活性劑 PS 70 mg/kg 治療。采集 PS 組及對照組患兒 0 小時，治療后 24 小時和 72 小時靜脈血 2 ml，離心并提取上清液后保存備用并記錄血清中 VEGF 的含量變化情況。

結果如下：

3、統計分析

建立數據文件

變量視圖：

數據視圖：

菜單選擇：

首先進入如下對話框，在「被試內因子名稱」中輸入「time」，「級別數」輸入 3，因為每個患者重復測量了 3 次。

后點擊「添加」按鈕。此時下方「定義」按鈕變為可用，點擊進入下列對話框：

將「group」選入「因子列表」框，t1-t3 分別選入「全體內變量（time）」框內，如下圖所示：

點擊右上角「模型」按鈕，進入以下對話框，選擇「設定」，將「time」選入「全體內模型」框，「group」選入「群體間模型」框，「構建項」選擇「主效應」。下方的平方和選「類型 III」，這是對于平衡數據。如果兩組樣本量不等，則選擇「類型 IV」。

點擊「繼續」返回，點擊「繪制」按鈕。進入下面對話框：將「time」選入「水平軸」，group 選入「單圖」，然后點擊「添加」按鈕，下面框中會顯示「time*group」。

點擊「繼續」返回，點擊「兩兩比較」按鈕，將 group 選入右側「兩兩比較檢驗」框中，選中復選框「LSD」。

點擊「繼續」返回，點擊「選項」按鈕，進入下面對話框：將 time 選入「顯示均值框」，選中「比較主效應」復選框，選中下方「描述統計」復選框。

下方顯著性水平設為 0.05。點擊「繼續」返回，點擊「確定」輸出結果。

4、結果解讀：

這是一個關于各個時間點的兩組數據描述性統計。

這是球形檢驗結果，p = 0.001<0.05，所以不滿足球形分布假設，需要進行多變量方差分析或者自由度調整，SPSS 接下來會給出以上兩種結果。

這是進行多變量方差分析的結果，給出了 4 種統計量，它們的檢驗結果一致，time 的 P<0.001，說明各個時間點的數據的差異有統計學意義，time*group 的 P>0.05，說明時間和分組無交互作用，說明時間因素（即 0 小時、24 小時、72 小時）的作用不隨分組（即治療組和對照組）的不同而不同。

所謂「主體內」，即是重復測量的各個時間點。上表是用各個時間點進行分組的方差分析表，給出 4 種統計量，第一種為滿足球星假設的情況，后三種對自由度進行了校正，本題目中不滿足球形分布假設，只能看下面的三種檢驗方法。結果解釋同上一個表。

這是對分組的方差分析，對變量進行如下的變換：y =(t1+t2+t3)/sqrt(3)。P = 0.043<0.05，說明有治療組與對照組之間有統計學差異。

這個圖可以直觀地看出測量指標隨時間的變化趨勢。治療組與對照組兩組資料隨時間變化的趨勢大致相同，治療組血清中 VEGF 的含量較對照組呈下降趨勢，說明治療組的效果優于對照組。

我們還可以給出在每個時間點上兩個分組之間的比較，需要用到多變量方差分析：操作步驟如下：跟之前操作類似，不贅述，看圖就行。

結果輸出

每個時間點上兩組之間的比較（即分別比較 0 小時、24 小時及 72 小時時對照組和治療組的數據）結果顯示 0 小時時 P﹥0.05，治療組和對照組之間沒有統計學差異，而 24 小時和 72 小時時 P﹤0.05，治療組和對照組兩組間有顯著的統計學差異。