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多元统计分析方法TheMethodsofMultivariateStatisticalAnalysis
第四章多变量方差分析什么是多变量方差分析？多变量方差分析在医学中的应用
方差分析的分类单反应变量(y)多反应变量(y1,y2…yk)单效应因子(A)双效应因子(A,B)多效应因子(A,B,C)无交互效应有交互效应2）根据效应因子的随机性：固定模型(fixedmodel)：效应因子是专门指定的。随机模型(randommodel)：效应因子是从很多的因子中随机抽取出来的。混合模型(mixedmodel)：效应因子包含两种类型因子。1）根据变量的个数：
分析一个或多个效应因子是如何影响一组反应变量的。什么是多变量方差分析？MANOVA
身高：y1体重：y2胸围：y3=父母SES舒张压：y1收缩压：y2=职务生活方式+反应变量效应因子
多变量方差分析在医学中的应用实例01单组设计资料的MANOVA配对设计资料的MANOVA成组设计资料的MANOVA多因子的MANOVA重复设计资料的MANOVA有协变量的MANOVA02
【例4-1】单组设计资料的MANOVA实例01为了了解某地在不同时期的儿童生长发育情况，调查了20名8岁男童身高(x1)、体重(x2)、胸围(x3)，数据列在表4-6中。10年前该地大量调查获得身高、体重、胸围的均值分别为：121.57cm、21.54kg、57.98cm。试问：本次调查结果与10年前结果是否相同？02
表4-6儿童生长发育情况调查数据
【SAS程序】dataeg4_1；inputidx1x2x3@@；y1=x1-121.57；y2=x2-21.54；y3=x3-57.98；cards；1141.231.863.6……20121.419.156.5run；procmeans；vary1-y3；run；procglm；modely1y2y3=/ss3nouni；manovah=intercept/printeprinth；run；
【SAS输出的结果】【SAS输出的结果】①TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum------------------------------------------------------------------------y1207.1700004.7157519-0.17000019.63000y2202.5250003.1504845-2.74000010.26000y3202.3650003.8276659-6.7800007.82000------------------------------------------------------------------------
②TheGLMProcedureNumberofobservations20MultivariateAnalysisofVarianceMANOVATestCriteriaandExactFStatisticsfortheHypothesisofNoOverallInterceptEffectStatisticValueFValueNumDFDenDFPrFWilksLambda021.77317.0001PillaisTrace021.77317.0001Hotelling-LawleyTrace321.77317.0001RoysGreatestRoot321.77317.0001
结论：因为P0.0001，说明该地本次对8岁男童以
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