统计学(69)-重复测量方差分析详解

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、重复测量的概念

(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

2、重复调查等同于重复测量吗?

(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。

3、重复测量数据的非重复性

• 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。

4、目前处理重复测量数据常用的方法?

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。

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