随机区组设计资料的方差分析.pdfVIP

Journa1ofMathematicalMedicine Vo1．23 No．3 2010 文章编号：1004—4337(2010)03—0322—04 中图分类号：R195．1 文献标识码：A ·统计分析 · 随机区组设计资料的方差分析 ／ 包 红 徐 娜 刘建平 李 新 (辽宁中医药大学信息工程学院 沈阳110032) 摘 要：本研究以随机区组设计资料的方差分析为例，给出在sPSS中的完整的统计分析步骤。其中以残差的正态性检验来代 替各单元格的正态性检验，从而解决由于样本量太小而无法进行正态性检验的问题。 关键词： 统计 ； 随机区组；方差分析； SPSS； 正态性检验 doi：10．3969／J．issn．1004-4337．2010．03．025 较小的情况下，只要对全体的残差数据进行正态性检验，就可 以解决由于样本量太小而无法进行正态性检验的问题[3]。 1 引言 本研究以随机区组设计资料的方差分析为例，说明如何 方差分析是一种以分析数据的变异为基础，以F值为统 在SPSS中进行残差的正态性检验，并对方差分析给出完整的 计量的计量资料的假设检验方法，它要求各组 (或各单元格) SPSS操作分析步骤。 观察值独立地来 自等方差的正态总体_l1]。 2 例题与数据文件的建立 在方差分析中，只要各组 (或各单元格)样本含量不低于 3O，方差分析的结果就是稳健的，是否服从正态分布对其没有 例 ：研究甲、乙、丙 3种营养素对小白鼠体重增加的影响， 影响或影响最小。但是在各组(或各单元格)样本含量低于3O 已知窝别为影响因素．拟用6窝小白鼠，每窝3只，随机地安 的情况下，就要对各组 (或各单元格)数据分布是否服从正态 排喂养甲、乙、丙3种营养素中的1种，8周后观察小白鼠体重 分布进行检验[2]。在实际应用中，由于方差分析的各组 (或各 增加情况，数据见表 1。问：① 不同营养素之间小白鼠的体重 单元格)样本量太小以至于无法进行正态性检验，所以部分教 增加是否不同?② 不同窝别之间小白鼠的体重增加是否不 材在运用方差分析对具体资料进行讲解时，在没有进行资料 同[? 正态性检验或做出相应说明的情况下，就直接进行方差分析 ， 数据录入：在 SPSS数据编辑窗口建立数据库，处理因素 这是不严谨的。 为 “营养素”变量，1，2，3分别为甲、乙、丙营养素；配伍因素为 事实上，可以证明，方差分析对资料正态性的要求等价于 “窝别”变量，1，2，…，6分别为窝别号；实验效应指标为 “体重 要求所有残差服从总体均数为0的正态分布．因此在样本量 增量”。数据录入如图1所示，建立 18行3列的数据文件。 AnalysisofSimpsonParadox YuHongmei。etal (DepartmentofHealthStatistics，ShanxiMedicalUniversity，Taiyuan030001) Abstract Simpsonparadoxisoneofthethreeparadoxes(Simpsonparadox，Lordparadox，andKelly paradox)instatistics．ThepurposeofthisarticleistoanalyzeSimpsonparadox．Thedefinitionandexampl