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医疗医学资料-方差分析
第一节 完全随机设计的方差分析 （completely random design） 第二节 随机区组设计的方差分析 (randomized block design) 方差分析 完全随机设计的方差分析可以比较一个因素（factor）的两个或多个水平(levels)的效应(effect) ，即多个样本均数之间的比较。 完全随机区组设计的方差分析可以比较二个因素（factor）的两个或多个水平(levels)的效应(effect) ，即多个样本均数之间的比较。 方差分析（analysis of variance） 方差分析的基本思想是，把所有观察值之间的变异分解（剖析）为几个部分。 即把描写所有观察值之间的变异的总离均差平方和（SS）分解为某些（多个）因素的离均差平方和及随机抽样误差。 进而计算其各自相应的均方（MS），并构造检验统计量F，进行统计学检验。 第一节 完全随机设计的方差分析 完全随机设计（completely random design） 是将观察对象随机分配为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。 试验的目的是通过两个或多个样本来推断相应的总体均数是否相等。 来自不同总体的样本均数间存在差异的原因可以从两个方面考虑： 一方面是随机因素，在抽样研究中，如抽样误差等； 另一方面是样本所属总体的均数可能存在实质性差异； 例1在肾缺血再灌流过程中的作用，将36只雄性大鼠随机等分为3组，给予不同处理后，测得NO数据如下。试问各组NO平均水平是否相同？ 表6.1 大鼠肾组织液中NO水平（ca/μmol·L-1） 正常对照组 肾缺血60min组 肾缺血60min再灌流组 合计 437.98 322.75 284.04 285.75 464.51 194.90 369.93 322.34 197.53 344.53 282.52 227.57 378.96 278.47 184.42 300.92 348.47 223.17 271.70 354.10 363.43 417.97 302.21 390.38 287.10 269.65 332.68 363.51 322.98 355.99 309.60 288.76 219.72 338.83 386.67 143.17 12 12 12 36 342.23 328.62 259.75 310.20 4106.78 3943.43 3117.00 11167.21 1436935.867 1329275.534 883943.8218 3650155.223 ? 第一节 完全随机设计的方差分析 这里有三种变异: 组内变异 本例分为正常对照组、肾缺血60min组、肾缺血60min再灌流组的三组，每组接受不同的处理，间称为不同处理因素。每个组的内部的12个的个体测得的NO不尽相同, 这种差异称为组内变异。显然这不是由于正常对照组
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