重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

此次笔记的内容是重复测量数据的方差分析,以后会陆续推出重复测量数据的其他分析方法。因以前有过一次基于SPSS的“重复测量数据的方差分析”,解读已经很详细了,所以此次笔记改用JMP软件来实现,解读相对简单一些。

重复测量数据是常见的一种数据类型,一般组间独立,组内相关。比较常用的分析方法是重复测量数据的方差分析,包括一元方差分析和多元方差分析。但其要求较为苛刻,多元方差分析要求正态分布、组间方差-协方差矩阵齐同(BoxM检验)。一元方差分析除了要求独立、正态、组间方差相等外,还要求资料满足复合对称或者协方差矩阵球形对称,这么变态的要求在实际中是非常难以达到的。而且重复测量数据的方差分析仅可以对定量资料的分析,对分类资料却无能为力。

除了方差分析,还有多种方法可以实现重复测量数据的分析。比如广义估计方程,非正态、分类资料都可以实现;再比如多水平模型广义混合线性模型等。多水平模型有多种称谓,如线性混合模型、分层线性模型、发展模型、混合效应模型、方差成分模型、随机效应模型、随机系数模型等。

当然我们遇到重复测量数据也可能比较简单,比如最简单的重复测量-前后测量,可以采用配对t检验/相关样本的非参数检验。对于数据不呈正态分布时,有人提出基于秩次的重复测量方差分析也是一种方法,即首先对原始变量转换为秩,再对秩作重复测量方差分析。

重复测量数据方差分析的JMP操作示例

重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

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重复测量数据分析系列:方差分析【基于JMP】

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