多变量方差分析.ppt

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1、多元统计分析方法TheMethodsofMultivariateStatisticalAnalysis第四章多变量方差分析什么是多变量方差分析？多变量方差分析在医学中的应用方差分析的分类单反应变量(y)多反应变量(y1,y2…yk)单效应因子(A)双效应因子(A,B)多效应因子(A,B,C)无交互效应有交互效应2）根据效应因子的随机性：固定模型(fixedmodel)：效应因子是专门指定的。随机模型(randommodel)：效应因子是从很多的因子中随机抽取出来的。混合模型(mixedmodel)：效应因子包含两种类型因子

2、。1）根据变量的个数：什么是多变量方差分析？MANOVA分析一个或多个效应因子是如何影响一组反应变量的。身高：y1体重：y2胸围：y3=父母SES舒张压：y1收缩压：y2=职务生活方式+反应变量效应因子多变量方差分析在医学中的应用实例1、单组设计资料的MANOVA2、配对设计资料的MANOVA3、成组设计资料的MANOVA4、多因子的MANOVA5、重复设计资料的MANOVA6、有协变量的MANOVA【例4-1】单组设计资料的MANOVA实例为了了解某地在不同时期的儿童生长发育情况，调查了20名8岁男童身高(x1)、体重(

3、x2)、胸围(x3)，数据列在表4-6中。10年前该地大量调查获得身高、体重、胸围的均值分别为：121.57cm、21.54kg、57.98cm。试问：本次调查结果与10年前结果是否相同？表4-6儿童生长发育情况调查数据【SAS程序】dataeg4_1；inputidx1x2x3@@；y1=x1-121.57；y2=x2-21.54；y3=x3-57.98；cards；1141.231.863.6……20121.419.156.5run；procmeans；vary1-y3；run；procglm；modely1y2y3=

4、/ss3nouni；manovah=intercept/printeprinth；run；【SAS输出的结果】①TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum------------------------------------------------------------------------y1207.1700004.7157519-0.17000019.63000y2202.5250003.1504845-2.74000010.26000y3202.3650

5、003.8276659-6.7800007.82000------------------------------------------------------------------------②TheGLMProcedureNumberofobservations20MultivariateAnalysisofVarianceMANOVATestCriteriaandExactFStatisticsfortheHypothesisofNoOverallInterceptEffectStatisticValueFVal

6、ueNumDFDenDFPr>FWilks'Lambda0.2065624621.77317<.0001Pillai'sTrace0.7934375421.77317<.0001Hotelling-LawleyTrace3.8411507321.77317<.0001Roy'sGreatestRoot3.8411507321.77317<.0001结论：因为P<0.0001，说明该地本次对8岁男童以身高、体重、胸围三个指标为代表的儿童生长发育情况与10年前调查结果的差异存在极显著性。本次该地8岁男童的身高、体重与胸围都比1

7、0年前有所增加。【例4-2】配对设计资料的MANOVA实例对9名乳腺癌患者进行大剂量化疗。表4-7列出的是化疗前、后测量其血液中尿素氮BUN(mg%)与血清肌酐Gr(mg%)水平的结果。试问：该化疗对患者的肾功能有无影响？表4-7乳腺癌患者化疗前后BUN和Gr检测数据【SAS程序】dataeg4_2；inputidx0x1y0y1@@；d1=x1-x0；d2=y1-y0；cards；111.710.61.30.8……914.613.80.90.8run；procmeans；vard1d2；run；procglm；model

8、d1d2=/ss3nouni；manovah=intercept；run；【SAS主要输出结果】：①TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum----------------------------------------------------