随機區組設計又稱為配伍設計,該方法屬于兩因素方差分析(Two-Way ANOVA),用于多個樣本均數間的比較,比如動物按體重、窩别等性質配伍,然後随機地分配到各個處理組中,即保證每一個區組内的觀察對象的特征盡可能相近。同一受試對象在不同時間點上觀察,或同一樣品分成多份,每一份給予不同處理的比較也可用随機區組設計進行分析。
随機區組設計分組原則:在某些研究中,先将受試對象按可能影響試驗結果的屬性分組(非随機組),分組的原則是将屬性相同或相近的受試對象分在同一組内,如将病人按年齡/性别/職業或病情分組,或者将動物按性别/體重分組,然後采取随機化的方法對每個組内的受試對象分配各種處理。如此以來,可使得區組内的觀察單位同質性好,使各比較組的可比性強,使組間均衡性好,處理因素的效應更容易檢測處理。
随機區組設計方差分析用于分析兩個或兩個以上因素是否對不同水平下樣本的均值産生顯著的影響;檢驗多個因素取值水平的不同組合之間,因變量的均值是否存在顯著性差異。其既可以分析單個因素的作用(主效應),也可以分析因素之間的交互作用(交互效應),還可以進行協方差分析,以及各因素變量與協變量之間的交互作用。
若有兩個因素A與B,因素A與B間不存在交互作用,那麼可以對因素A和B各自進行獨立分析,在後續分析中去除不顯著的因素。如果方差分析結果顯示因素A和B間存在交互作用,則需對數據進行進一步分析,具體包括:
示例:研究3種不同的避孕藥A/B/C在體内的半衰期,考慮到窩别對結果的影響,采用随機區組設計方案。将同一窩别的3隻雌性大白鼠随機分配到A/B/C 3組,測定該藥在血液中的半衰期(小時),試分析3種藥物的半衰期有無不同?
1. 示例分析:
2. 數據錄入:
3. 建立假設:建立檢驗假設,确定檢驗水準 α
4. 随機區組設計方差分析簡要
(1) 打開 分析—一般線性模型—單變量
(2) 參數說明
a. 因變量:試驗研究的結果變量,為數值型
b. 固定因子:指因素所有水平在樣本中都出現了,一般為分類變量,如血型、不同治療方案等
c. 随機因子:指因素所有可能的水平在樣本中沒有都出現,多為連續性變量,如研究不同溫度(30°/40°/50°)對某藥物的影響。
d. 協變量:對因變量可能有影響,需要在分析時對其作用加以控制的連續性變量。
e. 權重:用于加權的最小平方分析,權重變量可用于樣本賦以不同的權重。
f. 模型:
g. 對比:對比用來檢驗因子的水平之間的差值
h. 圖:可繪制一個或多個因素變量作用後的因變量的均值分布圖
i. 事後比較:可對因素的各個水平進行兩兩比較,同前面講述的方差分析中兩兩比較,具體含義在此不再闡述。拒絕無效假設後,需具體判斷哪些均屬不同就要做多重比較,隻有水平數大于3才可選擇
j. EM平均值:
k. 保存 與 選項
5. 數據結果與說明
(1) 輸出處理因素(藥物)及區組因素的取值和樣本量。
(2) 方差分析結果:從下表可看出,drug的F=7.204,P=0.016<0.05,拒絕H0,接受H1,認為三種避孕藥的半衰期不完全相同;區組因素block的P=0.174>0.05,認為區組因素沒有統計學意義;藥物因素drug的p=0.016<0.05,認為不同藥物之間有統計學意義。
(3) 多重比較結果:從LSD中可看出,藥物a與藥物c之間存在顯著性差異。
(4)下圖顯示了不同區組不同藥物的半衰期的均值圖,可見藥物a半衰期最短,藥物c半衰期最長。
UNIANOVA x BY drug block
/METHOD=SSTYPE(3)
/INTERCEPT=INCLUDE
/POSTHOC=drug block(TUKEY LSD BONFERRONI)
/PLOT=PROFILE(block*drug) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/DESIGN=drug block.
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