发布日期: 11/15/2021

重复测量示例

例如,考虑 Cole and Grizzle (1966) 所做的研究。结果位于样本数据文件夹中的 Dogs.jmp 表。将 16 条狗分配给由变量药物消耗定义的四个组,每个变量各具有两个水平。因变量是注射药物 0、1、3 和 5 分钟后组胺的血药浓度。使用浓度的对数将数据的均值和方差之间的相关性最小化。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Dogs.jmp

2. 选择分析 > 拟合模型

3. 选择组织胺 0 的对数组织胺 1 的对数组织胺 3 的对数组织胺 5 的对数,然后点击 Y

4. 选择药物消耗,然后从菜单选择完全析因

5. 对于“特质”,请选择多元方差分析

6. 点击运行

7. 选择响应菜单中,选择重复测量

应为“Y 名称”输入“时间”。若您选中进行一元检验复选框,则报表包含一元检验,计算该检验时就仿佛将响应堆叠成了单个列。

8. 点击确定

图 9.9 “重复测量”窗口 

Image shown here

表 9.1 显示总和对比响应设计的多元检验如何对应于一元检验标记方式(此时列组织胺 0 的对数组织胺 1 的对数组织胺 3 的对数组织胺 5 的对数的数据堆叠为单个 Y 列)。使用名义型分组变量时间标识新行。

表 9.1 对应的多元和一元检验

总和 M 矩阵

对象间

对比 M 矩阵

对象内

多元检验

一元检验

多元检验

一元检验

截距

截距

截距

时间

药物

药物

药物

时间*药物

消耗

消耗

消耗

时间*消耗

首先进行对象间分析。该分析与在弹出菜单上选择了总和时执行的分析相同(标题不同)。

接着生成对象内分析。该分析与在弹出菜单上选择了对比时执行的分析相同(标题不同),尽管对象内效应名称(时间)已添加到报表中的效应名称。请注意以前由截距占据的位置为时间,因为截距项估计的是重复测量值上的总差异。

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