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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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平淡的出奇

新虫 (小有名气)

[求助] 想要做一个显著性分析,,但不知道该怎么使用现在数据。求大神指点 已有2人参与

如图片5所示,3个处理组,和N组。。随时间变化的数据。。我想分析各处理组间的差异性。。每个时间下可以用单因素方差分析,但是对于总体,能否用所有时间段的平均值来进行分析(像图片6这样)。

想要做一个显著性分析,,但不知道该怎么使用现在数据。求大神指点
5.png


想要做一个显著性分析,,但不知道该怎么使用现在数据。求大神指点-1
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平淡的出奇

新虫 (小有名气)

自己顶一下,,实在是迷糊啊,

发自小木虫Android客户端
2楼2015-10-12 14:42:01
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wangzh90

金虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
在对同样变量进行多次测量的情况下,可以使用重复测量方差分析 (Repeated measured ANOVA),应用于对多组进行重复测量的情况。
对楼主提供的数据(以下统计软件为STATA):
----------------------------------------------------------
          |                      time                     
      grp |    1     2     3     4     5     6     7     8
----------+-----------------------------------------------
       H1 | 8.53  7.47  7.57  7.57  8.47  8.02  8.54  8.42
       H2 | 8.61  7.61  7.53  7.53  8.53  7.94  8.53  8.28
       H3 | 8.49  7.82  7.65  7.85  8.53  7.99  8.42  8.29
       L1 | 8.39  7.93  7.78   7.7  8.45  8.22  8.48   8.4
       L2 | 8.35  7.78  7.69  7.81  8.52  8.27  8.61   8.4
       L3 | 8.57  7.84  7.79  7.78  8.46  8.12  8.68  8.46
       M1 | 7.88   7.9  7.94  7.83  8.52  7.99  8.57  8.62
       M2 | 8.55  7.89  7.87  7.81  8.54  8.03  8.55  8.23
       M3 |  8.5  7.83  7.59  7.82  8.55  8.18  8.67   8.4
        N | 8.23  7.48  7.34  7.87  9.05   7.8  8.01  7.85
----------------------------------------------------------
使用重复测量方差分析,在不同时间点重复进行各组的测量,得到结果(部分结果未给出):

                           Number of obs =      80     R-squared     =  0.8444
                           Root MSE      = .169787     Adj R-squared =  0.8049

                  Source |  Partial SS    df       MS           F     Prob > F
              -----------+----------------------------------------------------
                   Model |  9.85413292    16  .615883308      21.36     0.0000
                         |
                     grp |  .447655013     9  .049739446       1.73     0.1017
                    time |  9.40647791     7  1.34378256      46.61     0.0000
                         |
                Residual |  1.81614459    63  .028827692   
              -----------+----------------------------------------------------
                   Total |  11.6702775    79  .147725032   

我的判断是模型显著,但各组之间差异不显著(P>F: 0.1017)。
当然如果重复测量的重复时间也有意义(比如说温度?)的话可以采用多变量方差分析(Multivariate ANOVA)。
3楼2015-10-12 18:21:28
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wangzh90

金虫 (初入文坛)

囧,上面贴的是一般性ANOVA的结果,应该看这个:

Between-subjects error term:  time
                     Levels:  8         (7 df)
     Lowest b.s.e. variable:  time

Repeated variable: grp
                                          Huynh-Feldt epsilon        =  0.5048
                                          Greenhouse-Geisser epsilon =  0.2994
                                          Box's conservative epsilon =  0.1111

                                            ------------ Prob > F ------------
                  Source |     df      F    Regular    H-F      G-G      Box
              -----------+----------------------------------------------------
                     grp |      9     1.73   0.1017   0.1624   0.1989   0.2304
                Residual |     63
              ----------------------------------------------------------------
0.1017是正常情况下ANOVA的结果,但由于这里是对同样的组进行多次测量,因此要看其他几个p值的结果( H-F、G-G、Box),但是无论哪个,组间差异在0.05水平均不显著。
4楼2015-10-12 19:31:42
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平淡的出奇

新虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by wangzh90 at 2015-10-12 19:31:42
囧,上面贴的是一般性ANOVA的结果,应该看这个:

Between-subjects error term:  time
                     Levels:  8         (7 df)
     Lowest b.s.e. variable:  time

Repeated variable: grp
     ...

感谢您的解答,,我看有的文献上对于这类数据有一个简单的单因素方差分析处理,说H、L、M组平均值之间差异不显著。我不了解这个平均值之间的显著性,是怎么来的。。就是做单因素方差分析的时候,是用的那一种平均值?我认为一种平均就是把H1,H2,H3,M1,M2,M3,L1,L2,L3,下所有时间段的测量值进行平均得到如图6的数据,再做一个单因素方差分析。还有一种就是H处理组下的三个平行进行平均再做处理,如下再做单因素方差分析。。。。。本人实在是不懂啊,,不知道这两种处理有没有意义?求大神再指点一下,
        6/5        6/20        7/10        7/23        8/9        8/26        9/16        9/29
H        8.54         7.63         7.58         7.65         8.51         7.98         8.50         8.33
M        8.31         7.87         7.80         7.82         8.54         8.07         8.60         8.42
L        8.44         7.85         7.75         7.76         8.48         8.20         8.59         8.42
N        8.23         7.48         7.34         7.87         9.05         7.80         8.01         7.85
5楼2015-10-13 10:31:20
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wangzh90

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
5楼: Originally posted by 平淡的出奇 at 2015-10-13 10:31:20
感谢您的解答,,我看有的文献上对于这类数据有一个简单的单因素方差分析处理,说H、L、M组平均值之间差异不显著。我不了解这个平均值之间的显著性,是怎么来的。。就是做单因素方差分析的时候,是用的那一种平均值 ...

不太清楚你数据的具体情况,就已有的信息谈一下:

如果说文献上说的是单因素方差分析的话,那估计就是对时间取平均的第一种情况了。但是方差分析的假设之一就是各处理条件下的样本是相互独立的,在违背这种假设的情况下使用一般的方差分析会出现问题,最好采用重复测量的方差分析或者其他方法。

从你给出的数据看,各次测量中数据之间的相关比较强,因此个人不推荐使用单因素方差分析的方法。

第二种情况与原始数据的处理比较类似,不过结果上应该没有什么太大出入。

如果可能的话,个人认为最好的结果是在每种条件(每一组、每一次测量)能有多个测量值,这样的话还可以计算其他的一些信息,不过如果受限于实验或者数据的话也没办法了。

不是大神,只是新虫,欢迎多交流~
6楼2015-10-13 11:53:39
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繁夏

版主 (知名作家)

优秀版主优秀版主

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
单因素方差分析考虑的是一种因素对实验结果的显著性影响!例如温度对提取率的影响,就是比较不同温度(20,30,40;每个温度都需要做平行,所以比较差异性是比较平行的平均值的差异性)下各结果之间是否差异显著!

发自小木虫Android客户端
7楼2015-10-13 22:40:24
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