如何选择方差分析中“多重比较”的方法? |
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对于多个组之间的对比分析,方差分析表中如果显示差异具有统计学意义,就需要进一步“多重比较”。SPSS提供了很多多重比较的方法,这些方法如何选择呢?通过一个案例展开介绍。
案例: 不同训练方法对青年亚健康人群心血管健康的影响 实验对象:将240名青年人随机分为3组(HIIT组、持续有氧组、不运动组)。 实验方案:HIIT组和持续有氧组分别进行1个月的HIIT(高强度间歇训练)、持续性有氧运动,对照组没有规律运动。HIIT组和持续有氧组每周练习4次,每次练习60分钟,中等强度。 测试指标:实验后测试心血管健康相关指标。(已知实验前组间均衡)。 部分数据: 图1因变量为“体脂率”为例 一、初步分析 1.SPSS操作步骤 (1)分析→比较平均值→单因素ANOVA检验 图2(2)“训练方法”选入“因子”;“体脂率”选入“因变量列表”。 图3(3)点击“选项”,勾选“描述”、“方差齐性检验”。点击“继续”,返回后点击“确定”。 图42.主要结果 图5图5中,P>0.205,方差齐性。 图6P<0.05,说明三种训练方法对低密度脂蛋白的影响不一致。 需要进一步检验三组之间的差异性,也就是“多重比较”。 二、进一步分析 (1)在图3点击“事后比较”,选择多重比较方法。 图7本讲重点来了,根据分析目的,选择“多重比较”的方法: 1)先看方差是否齐性,如果方差齐性,选择图7上面①的方法;如果方差不齐性,选择图7下面②的“塔姆黑泥T2”。 2)方差齐性时(比如,本例中图5显示方差齐性),根据以下分析目的选择相应的方法。 a.两两之间均需比较 建议选择:LSD或Bonferroni(邦弗伦尼) 三种方法的结果敏感性:LSD>Sidak(斯达克)> Bonferroni(邦弗伦尼) 结果敏感性越大,则两两对比结果越容易出现“有统计学意义”的结果(也就是P值越容易小于0.05)。 b.多个实验组与1个对照组比较 Dunnet(邓尼特) c.寻找齐性亚组 各组样本量相同—Tukey(图基) 各组样本量不同—Scheffe(雪费)、S-N-K (2)图7勾选“LSD”的“多重比较”结果 图8结果:本研究所设计的HIIT可以降低体脂率,但是持续有氧运动不能降低体脂率。
(3)图7勾选“Dunnet(邓尼特)” ,控制类别选择“最后一个”的“多重比较”结果 图9结果同上。不运动组为本研究的对照组,本研究最想了解的是HIIT和持续有氧的减肥效果,因此Dunnet更符合本研究的分析目的。
(4)图7勾选“Tukey(图基)”的“多重比较”结果 图10图11图10类似图8,图11给出了齐性子集结果。最下方一行为同一子集组间对比的P值,因为属于同一子集,因此P值都>0.05。不同子集组间对比结果都具有统计学意义,具体可以查看图10。 根据图11,持续有氧同属于两个子集,不能说明其具有减脂作用。 组别比较多时,“齐性子集”结果会容易使读者理解各组间的差异性。 科学研究中,可以根据分析需求选择合适的“多重比较”结果。 |
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