一、前期准备1.研究目的重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。由于此类数据同一对象多次测量之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。重复测量方差分析时涉及两个重要的术语名词，分别是组内和组间。比如有这样一项关于抑郁症的研究，共有12名患者，分别6名患者使用
重复测量方差分析是对一个因变量重复测量，并分析测量值之间相关关系的分析方法。在《如何进行SPSS的重复测量方差分析》一文中，我们已经详细学习了IBM SPSS Statistics重复测量方差分析的设置方法。本文将重点解读重复测量方差的分析结果。重复测量分析往往需要查看球形假设的检验结果。根据数据满足或不满足球形假设的情况，需要实施不同的检验方法。接下来，我们一起来解读下重复测量方差分析结果。图1
一、重复测量方差说明在数据分析中，尤其是在医学研究领域，往往存在大量重复数据，比如想要观测某药物疗效或者胎儿生长发育的规律等等，但是重复测量数据往往存在相关问题，也即说明数据之间存在不独立性，所以此类数据有别于一般数据，因而其分析方法也有别于一般的统计分析方法，此类数据就可以使用重复测量方差分析。重复测量方差分析时涉及两个重要的术语名词，分别是组内和组间。组内项（被试内）表示同一对象被测试多次的标
重复测量方差分析解决的问题：对一个因变量(连续变量)进行了多次测量，探索其在不同时间(或条件)上的变化规律。同时还可以分析自变量(离散变量)、协变量等对这种变化产生的影响。案例：长期练习广场舞、气排球、太极拳对普通大学生心率变化的影响1实验设计：选取健康普通男性大学生，分为三组：广场舞组，气排球组，太极拳组。三组学生每周练习各自的运动项目，每周练习2次，每次90分钟。练习三个月后，测试受试者运动前
在某些实验研究中，常常需要考虑时间因素对实验的影响，当需要对同一观察单位在不同时间重复进行多次测量，每个样本的测量数据之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。 案例：当前有这样一项关于抑郁症的研究，共有12名患者，分为两组，每组6名患者分别使用新药或者旧药；并且分别测量12名患者用药后分别第1周，第4周和第8周时的抑郁程度。 研究问题：①
最近在做重复测量方差分析，真的是走了很多弯路，足足花费了我两周的时间，因此在此写一篇博文，希望能给其他人提供一些参考。先说建议：建议使用SPSS，不要使用R，会省很多精力，我用R做了3天，失败了，然后改用SPSS，花了1天就搞定，一方面是因为SPSS确实对用户很友好，而且很简单，另一方面也是因为SPSS有很多的教程，照着用就行了，很方便。接下来，我首先介绍我的项目背景吧，我是获得了某月
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2023-06-21 14:47:23
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在科学试验中常常要探讨不同情况或者不同处理方式对试验结果是否造成影响，通常是比较不同试验下的样本均值的差异。这时，就需要进行方差分析，方差分析是检验多个样本均数间差异是否具有统计学差异的方法，例如:研究不同药物对治疗某种疾病的疗效、不同地区女性生育率等。都可以用方差分析去解决。本篇文章将方差分析步骤汇总，大体内容如上。一、单因素方差分析二、双因素方差分析1.前期准备（1）研究目的双因素
介绍：重复测量是指对一些个体在不同的时间点(或实验条件)进行同类型的测量，获得了个体在不同时间(或不同实验条件)下的度量数据，如反应时、ERP波幅等连续型数据。重复测量方差分析是实验心理学的数据分析中最常用的方法之一，需要考虑的数据的因素比较复杂，比如数据是否正态分布，是否球型度，不同情况产生的结果是否不同。本推文结合实验数据探讨R软件和SPSS做重复测量方差分析的流程，对所产生的结果的差异进行讨
文章目录8.1 方差分析的原理8.1.1 方差分析8.1.2 误差分解8.2 单因素方差分析8.2.1 单因素方差分析8.2.2 效应量分析8.2.3 多重比较8.3 双因素方差分析8.3.1 双因素方差分析8.3.2 效应量分析8.4 方差分析的假定及其检验8.4.1 正态性检验8.4.2 方差齐性检验 8.1 方差分析的原理8.1.1 方差分析1、方差分析：分析类别自变量对数值因变量影响的一
这一篇结合本人的一些审稿经历，简单总结一下论文发表中常见的一些方差分析的错误情况，希望能对临床医生有一定帮助。众所周知，方差分析比较常用的场合就是多组定量资料的比较，而在应用中的主要几个问题有：a. 缺乏对数据的正态性检验，组间比较都采用方差分析，而不考虑秩和检验。b. 两两比较直接采用t检验，而不是专门的两两比较方法。c. 采用方差分析处理重复测量资料，增加假阳性错误。d. 实验设计考虑不周，误
# 双因素重复测量柱状图的R语言实现
在数据分析和科学研究中，重复测量是一种常见的数据收集方式。特别是在涉及到两个因素的研究中，如实验设计或临床试验，双因素重复测量可以有效揭示不同因素及其交互作用对结果的影响。本文将介绍如何使用R语言绘制双因素重复测量的柱状图，并添加饼状图来辅助数据展示。
## 什么是双因素重复测量？
“双因素重复测量”指的是在两个以上的自变量（因素）和一个因变量之间的关系
在某些实验研究中，常常需要考虑时间因素对实验的影响，当需要对同一观察单位在不同时间重复进行多次测量，每个样本的测量数据之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。案例：当前有这样一项关于抑郁症的研究，共有12名患者，分为两组，每组6名患者分别使用新药或者旧药；并且分别测量12名患者用药后分别第1周，第4周和第8周时的抑郁程度。研究问题：①旧药、新药对患者抑郁情况
第五节 重复测量方差分析及小阶段总结重复测量方差分析重复测量方差分析介绍：重复测量方差可以理解为在配对样本t检验的基础上进行延伸的分析方法。但是重复测量方差分析结合了方差分析的特点，因此相对来说重复测量方差分析的难度也会相对比较大。
在配对样本t检验中，只研究前后两次测量结果的差异，而重复测量方差分析可以研究3次及以上测量结果的差异，同时也可以考虑干预因素的影响。因此，根据研究的目的不同复杂程度也
一、重复测量方差说明在数据分析中，尤其是在医学研究领域，往往存在大量重复数据，比如想要观测某药物疗效或者胎儿生长发育的规律等等，但是重复测量数据往往存在相关问题，也即说明数据之间存在不独立性，所以此类数据有别于一般数据，因而其分析方法也有别于一般的统计分析方法，此类数据就可以使用重复测量方差分析。重复测量方差分析时涉及两个重要的术语名词，分别是组内和组间。组内项（被试内）表示同一对象被测试多次的标
R语言是一种强大的统计分析工具，可以用于多变量回归分析。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行多变量回归分析。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个多变量回归分析的流程。下面的表格展示了这个流程的各个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 特征选择 |
| 4 | 模型建立 |
| 5 | 模
文章目录前言重复测量数据两因素两水平的方差分析重复测量数据两因素多水平的分析 前言这是R语言和医学统计学的第6篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：重复测量数据两因素两水平的方差分析使用课本例12-1的数据，直接读取：df12_1 <- foreign::read.spss("E:/各科资料/医学统计学/研究生课程/析因设计重复测量
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2023-08-09 20:41:57
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前言 tidyr - 用于数据集的长宽表转换、分列等形状重塑（reshape） purrr - 实现了对变量数据的快速循环，让我们可以在对数据集内列变量进行循环时摒弃缓慢的for循环，提高数据处理效率与代码简洁性数据准备> pacman::p_load(data.table, tidyverse) #也可以直接library
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一、概念重复测量指的是对同一观察对象的同一观察指标在不同的时间点上进行多次测量。用于分析观察指标在不同时间上的变化规律。这类资料在医学研究中比较常见。在实际工作当中，重复测量资料常被误认为是配对设计或随机单位组设计进行分析，不仅损失了重复测量资料所蕴含的信息，还容易的得到错误的结论。由于同一受试对象在不同的时间点的观测值之间往往彼此不独立，存在某种程度的相关，因此不满足常规统计方法所要求的的独立性
# R语言中的多分类变量回归分析
多分类变量回归分析是统计学中一个重要的研究方法，广泛应用于社会科学、医学、市场营销等领域。R语言作为一款强大的数据分析工具，提供了丰富的包和函数，可以帮助我们进行多分类变量回归分析。本文将介绍多分类变量回归分析的基本概念，并通过代码示例阐述其在R语言中的实现。
## 什么是多分类变量回归分析
**多分类变量回归分析**，顾名思义，是用于分析因变量是多个类别的
