重复测量方差分析最终结论

问：这是用单因素重复测量方差分析的结果，请问结果怎么看？好像球形检验不成立，这样应该怎么办？ 谢谢！

1. 答：在报告结果的时候要写成如下形式：F（1.05， 10.46）=5.630， p<0.05。
   在重复测量方差分析球形检验未通过时，需要对结果，或者说对p值进行校正，对此有几种校正方法。如最后一张表中的Greenhouse-Geisser和Huynh-Feldt就是两种校正方法，用第一种校正方法的比较多。
   这时报告的自由度就是校正方法后面相应的自由度而非原来的（3，30）。由于数据不符合球形假设，p值就成了0.037，而非原来的0.003，这是校正之后的结果。
   原理
   方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
   (1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
   (2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
   以上内容参考：
2. 答：具体到您的问题，在报告结果的时候要写成如下形式：
   F（1.05， 10.46）=5.630， p<0.05。
   在重复测量方差分析球形检验未通过时，需要对结果，或者说对p值进行校正，对此有几种校正方法。如最后一张表中的Greenhouse-Geisser和Huynh-Feldt就是两种校正方法，用第一种校正方法的比较多。这时你报告的自由度就是校正方法后面相应的自由度而非原来的（3，30）。
   由于你的数据不符合球形假设，p值就成了0.037，而非原来的0.003，这是校正之后的结果。
3. 答：我现在用重复测量方差分析，1.我的可以分开分析吗？就是3*2和3*2，把被然后SPSS好像简单效应检验，要编脚本语句！推荐你看 舒华《心理实验多因素

问：请教：重复测量方差分析的结果解释

1. 答：重复测量数据的分析思路，采用重测测量方差分析的方法进行主效应，时间效应和交互效应的研究，获取组间整体、时点间整体，交互作用的3对F，P，再整体解释一下。
   如果交互效应显著，则分析不同时间点组间差异，组内不同时间点差异即可。
   组间单因素方差分析，组内配对t检验矫正a水平。

问：统计学（69）-重复测量方差分析详解

1. 答：此次只关注概念的简单理解。因为本小章节理解性东西太多，我并没有时间学习，后续用到再学习也不迟。
   当然，目前我知，是对数据校正，然后减少相关性，再进行分析。
   （1）重复测量(Repeated Measures) 数据在医学领域和社会学领域很常见，如对一组人群分别在用药前、用药后1个月、用药后2个月进行疗效观察；再如，将人群分配至不同的处理组，每组分别在不同的时间点进行观察，等等。
   （2） 这里理解一点，一组人群不同时间点
   （1）重复测量不同于重复调查。重复测量是对“同一人群”的不同时间点的测量。
   （2）重复调查是在不同时间点对“不同群体”的调查。例如，国内每隔几年就重复调查的营养膳食情况，每次调查不一定是同一群体（当然也可能有重复的人，但一般不会太多）。这种重复调查数据分析的是年代、世代等的一些现象的变化，通常可以采用年龄+时期+世代分析。
   • 对于同一人群（不分组）测量了4个时间点，分析时将这4 个时间点作为独立的4组，采用常规的方差分析来处理。
   • 对于同一人群（不分组）测量了4个时间点，将这4个时间点作为随机区组，采用随机区组方差分析来处理。
   • 对多组人群各观察了4个时间点，分别在每个时间点进行t检验。
   （1）上述事例均犯了一个错误：没有考虑到重复测量数据非独立性这一特点。
   （2）传统的t检验或方差分析等都要求数据满足独立性这一前提条件。很显然，重复测量数据是不满足这一前提条件的，采用t检验或方差分析来处理重复测量数据，往往会增加假阳性错误。
   主要有三类方法：多水平模型、广义估计方程、重复测量方差分析。