方差分析结果怎么看

一、研究背景与目的

在相关领域的研究中，如医学研究，经常需要对同一观察单位进行多次测量以获取准确的数据。例如，对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据被称为重复测量资料。由于此类数据中同一对象的多次测量之间存在相关性，不能简单地使用方差分析进行研究，而应采用重复测量方差分析。

重复测量方差分析涉及两个重要的术语：组内和组间。例如，一项关于抑郁症的研究中，有12名患者分别使用新或旧，并在第1周、第4周和第8周测试其抑郁程度。这样的数据涉及时间点的记录和组别的记录。

二、数据准备与处理

（1）重复测量方差搜集的数据格式应如下：

（2）在将数据上传至SPSSAU之前，需对数据进行格式处理。重复测量数据指的是同一批样本（如病例）在不同时间点的多次测量数据。这类数据一定会包含ID号（即样本或病例号）以及时间点数据。

登录账号后，进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，选择处理好的数据进行上传。

三、操作途径与步骤

通过SPSSAU的“实验/医学研究→重复测量方差”路径进入操作界面。

（一）拖拽分析项

首先检查分析项是否都在左侧分析框中，然后进行拖拽操作。

本例中，因变量为‘抑郁情况’，组内项为‘时间点’，患者编号‘ID’和组间项‘物类型’，应如上图所示放置数据。

PS：绝大多数情况下，组间项仅有一个（有时甚至没有组间项）。SPSSAU支持组间项为0个、1个或2个的情况。

（二）选择参数

1. 事后多重比较

SPSSAU默认不进后多重比较，如需进行，可选择事后多重比较方法。

选中事后多重比较后，SPSSAU会对组内项和组间项进后多重比较。常用的多重比较类型包括Bonferroni校、Scheffe法和Tukey法等。

四、分析过程与结果解读

简单效应

球形度检验

组间效应分析

折线图分析

均值分析

事后多重比较

简单效应比较

在上述分析过程中，需注意重复测量方差的ID值的意义、自由度校正的概念以及如何解读差异性等。

五、注意事项与数据处理

重复测量方差对数据格式要求非常严格，组内项、组间项、样本ID和测量数据需分别占用一列。重复测量方差要求数据为平衡数据。如遇缺失数据或不符合要求的情况，需进行相应处理，如筛选或填补数据等。

六、其他说明

(1) 关于ID值：在重复测量方差中，ID指研究对象的ID。比如有100个病人被重复测量了4次，那么数据总行数为400行，但ID是从1到100的重复。

(2) 关于自由度校正：当未通过球形度检验时，需要进行自由度校正以重新计算P值。F值可能相同，但P值可能因自由度的不同而不同。

(3) 差异性的查看：如呈现出差异性，可通过图形、平均值表格或SPSSAU通用方法中的方差和事后多重比较等方法进一步了解具体差异情况。