拉丁方设计资料的方差分析(SPSS版+SAS版)

news2024/11/16 21:45:19

拉丁方设计(Latin square design):实验研究中涉及一个处理因素和两个控制因素每个因素的类别数或水平数相等,此时可采用拉丁方设计,将两个控制因素分别安排在拉丁方设计的行和列上。该设计类型仍为单因素方差分析。拉丁方设计是随机区组设计的一种推广或延续,可多安排一个已知的对实验结果有影响的非处理因素。在对拉丁方设计试验结果进行统计分析时,由于能将横行、列行二个单位组间的变异从试验误差中分离出来,抵消由于实验处理的先后顺序的影响而产生的顺序误差。拉丁方设计资料的表格排序可参考相关文献或书籍。

拉丁方设计资料的一般形式

 

案例分析
某研究者为了比较甲、乙、丙、丁、戊、己6种药物给家兔注射后产生的皮肤疱疹大小(mm2),采用拉丁方设计,选用6只家兔并在每只家兔的6个不同部位进行注射。实验结果整理如下。

 

(拉丁方字母 A~F 代表六种药物,为处理因素)

数据视图

 

案例剖析

研究目的:为了比较甲、乙、丙、丁、戊、己6种药物给家兔注射后产生的皮肤疱疹大小有无差别。
变量类型:一个处理因素,即6种药物,为分类变量;两个控制因素:6只家兔和6个不同注射部位,为分类变量;反应变量:皮肤疱疹大小。
统计分析方法:从专业上判断因素间相互作用的影响可忽略,故采用拉丁方设计资料的方差分析。适用条件:样本数据满足独立性、正态性、方差性;否则采用数据变换或者非参数检验。
操作步骤

由专业知识可知,数据满足独立性;通过S-W检验或Q-Q图可判断数据服从正态分布;由残差图或Levene's 检验可知,数据满足方差齐性检验。

(Ⅰ)

General Linear Model  Univariate

 

(Ⅱ)

选入相应的变量

 

(Ⅲ)单击 Model

各因子均为主效应(main effect),不需考虑其他效应

 

(Ⅳ)单击 Option

比较处理组(药物)之间的差异;可根据具体需要勾选相应的统计量;

 

结果分析

(●)主效应检验

处理组(药物,F=3.738,p=0.015),拒绝H0,即6种药物注射后家兔产生皮肤疱疹大小的总体均数不全相等。行区组(家兔编号,F=1.431,p=0.256)和列区组(注射部位,F=0.372,p=0.862)与皮肤疱疹大小无统计学差异。

 

(●●)

6种不同药物的两两比较

 

SAS

<SAS代码可左右滑动查看>

 

 

 

SAS运行结果

释结果与SPSS一致,这里不作重复赘述。

 

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