三因素方差分析_用SPSS协方差分析研究不可控因素对处理变量与因变量关系的影响——【杏花开医学统计】...

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一号在手&＃xff0c;统计无忧&＃xff01;

用SPSS协方差分析研究

不可控因素对处理变量

与因变量关系的影响

关键词&＃xff1a;SPSS、协方差

在上期&＃xff0c;我们介绍了利用SPSS进行协方差分析前的假定条件的检验。

点击观看&＃xff1a;《医学统计中使用SPSS完成协方差分析前对假定条件的检验》

协方差分析前需要考虑各组样本总体的正态性、方差齐性、回归系数的平行性以及协变量与处理变量的交互性的情况&＃xff0c;即样本只有满足这些条件要求&＃xff0c;才可以考虑采用协方差来进行不可控或未控制因素对处理变量与因变量关系的影响研究。

本期&＃xff0c;我们以上期样本数据为例&＃xff0c;来介绍协方差分析具体的案例操作应用及结果解读。

下方为视频版和音频版&＃xff0c;含软件操作步骤

一、研究思路

    案例样本数据包含患者接受不同的治疗方式及其治疗后的情绪评分&＃xff0c;患者治疗后的情绪评分可能会受到不同治疗方式的影响&＃xff0c;而治疗前的情绪评分无法控制&＃xff0c;可能会对不同治疗方式在治疗后的情绪评分上存在干扰。经检验&＃xff0c;案例数据非常适合做协方差分析。因此&＃xff0c;以治疗后的情绪评分为因变量&＃xff0c;治疗方式为自变量&＃xff0c;治疗前的情绪评分为协变量&＃xff0c;进行协方差分析研究。

二、案例解读 

    (1)具体操作

    ①依次点击“分析——一般线性模型——单变量”。

(点击图片查看大图)

    ②出现“单变量检验”窗口。

(点击图片查看大图)

    ③将“治疗后情绪评分”放入“因变量”框中&＃xff0c;将“组别”放入“固定因子”框中&＃xff0c;将“治疗前评分”放入“协变量”框中。

(点击图片查看大图)

    ④点击“选项”&＃xff0c;出现“单变量&＃xff1a;选项”窗口&＃xff0c;将“组别”选入右侧“显示平均值”框中&＃xff0c;并勾选“比较主效应”、“邦弗伦尼”方法&＃xff0c;并勾选“描述统计”、“效应量估算”和“参数估算值”。点击“继续”。

(点击图片查看大图)

    ⑤然后“确定”&＃xff0c;得到检验结果。

    (2)结果解读

    ①查看“主体间效应检验”结果&＃xff0c;可以看到&＃xff0c;治疗前情绪评分对治疗后情绪评分存在显著影响&＃xff0c;P&＃61;0.000&＃xff1c;0.05&＃xff1b;而组别对治疗后情绪评分不存在显著影响&＃xff0c;P&＃61;0.708&＃xff1e;0.05&＃xff0c;治疗后情绪评分在治疗组间不存在显著差异。由此可知&＃xff0c;治疗方式不会显著影响治疗后情绪评分&＃xff0c;而治疗前情绪评分则会显著影响治疗后的情绪评分。

(点击图片查看大图)

    ②查看“参数估算表”结果&＃xff0c;可以看到&＃xff0c;治疗前情绪评分对治疗后情绪评分有显著正向影响作用(P&＃61;0.000&＃xff1c;0.05)&＃xff0c;B&＃61;1.027&＃xff1b;而组别对治疗后情绪评分则不具备显著差异。

(点击图片查看大图)

    ③查看“描述统计”表和“组别&＃xff1a;估算值”表&＃xff0c;“估算值”表中各组治疗后情绪评分均值是校正了混杂因素治疗前情绪评分影响的数值&＃xff0c;而“描述统计”则是未校正混杂因素干扰的数值。

    ④查看“成对比较”结果&＃xff0c;可以看到&＃xff0c;与前述“主体间效应检验”结果一致&＃xff0c;治疗组别对治疗后情绪评分不存在显著影响&＃xff0c;单变量检验和成对比较的结果均不显著&＃xff0c;P值均大于0.05。

(点击图片查看大图)

三、小 结

    本期主要介绍了协方差分析在SPSS中的具体操作应用及结果解读&＃xff0c;后续我们会持续更新医学统计分析方法的应用案例和具体操作步骤&＃xff0c;敬请关注&＃xff01;

参考文献&＃xff1a;

1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.

2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.

本期供稿&＃xff1a;Dana

文本编辑&＃xff1a;飞雪

内容审核&＃xff1a;陈老师

语音讲解&＃xff1a;陈老师

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