SPSS17.0實現(xiàn)重復測量資料的分析及兩兩比較

米術斌，王 芳，張 雷

(1.承德醫(yī)學院，河北承德 067000;2. 承德醫(yī)學院附屬醫(yī)院)

SPSS17.0實現(xiàn)重復測量資料的分析及兩兩比較

米術斌1，王 芳2，張 雷1

(1.承德醫(yī)學院，河北承德 067000;2. 承德醫(yī)學院附屬醫(yī)院)

重復測量設計;統(tǒng)計分析;SPSS

重復測量(repeated measure)是指對同一觀察對象的同一觀察指標在不同時間點上進行的多次測量，用于分析該觀察指標在不同時間上的變化特點[1]。這類測量資料在基礎、臨床、預防、藥學等科研中比較常見。但較多科研工作者在分析此類資料時常采用單因素或隨機區(qū)組方差分析，誤用情況多見，而且應用統(tǒng)計軟件進行分析處理較難，本文采用常用統(tǒng)計軟件SPSS17.0對重復測量設計單因素和兩因素資料進行統(tǒng)計分析如下。

1 單因素重復測量資料

1.1 資料研究血樣在不同時間點血糖變化情況，隨機抽取8名受試者，其血樣品放置4個時間點后分別測試血糖濃度(見表1)，分析放置不同時間后血糖有無變化[2]。

表1 受試者血糖濃度(mmol/L)

1.2 步驟與方法

1.2.1 建立數(shù)據(jù)庫:打開SPSS17.0，進入Variable View窗口進行變量設置，進入Data Edition窗口錄入數(shù)據(jù)(見圖1)。

圖1 數(shù)據(jù)錄入格式

1.2.2 數(shù)據(jù)分析:Analyze→General Linear Model→Repeated Measures,Number of Levels框鍵入4→Add→Define，進入Repeated Measures窗口，在Within- Subjects Variables(factor1)分別把放置不同時間的4個變量選入，點擊Plots，把Factors中的Factor1選入Horizontal Axis→Add→Continue繼續(xù)，回到Repeated Measures窗口，點擊Options，把Factor1選入Display Means for框，勾上Compare effects(均數(shù)兩兩比較)，Confidence interval adjustment:點擊下拉箭頭，選擇Bonferroni(球對稱檢驗結果中校正系數(shù)Epsilon＜0.7時推薦選擇Bonferroni)→Continue繼續(xù)，回到Repeated Measures窗口，點擊OK。

1.3 結果重復測量方差分析球對稱檢驗x2=15.844，P=0.008，不滿足球對稱條件，需要對自由度進行校正，校正系數(shù)Greenhouse-Geisser=0.528，Huynh-Feldt=0.657(見表2); Greenhouse-Geisser＜0.7時，選擇Greenhouse-Geisser對自由度進行校正，Greenhouse-Geisser≥0.7時選擇Huynh-Feldt進行校正;本例＜0.7應選擇Greenhouse-Geisser=0.528對自由度進行校正;而F值遠大于界值，因此校正后的結論均相同。方差分析結果F=79.141，P=0.000，認為放置時間對血糖濃度有影響(見表3);經Bonferroni兩兩比較分析，認為放置0分鐘與45分鐘無差別，其余不同時間均有差別(見表4)。不同時間血糖均值作出線圖可見血糖濃度隨放置時間延長呈降低趨勢(見圖2)。

表2 重復測量方差分析球對稱檢驗結果

表3 不同放置時間效應的重復測量方差分析

表4 不同放置時間效應的重復測量方差分析兩兩比較

圖2 不同放置時間血糖的變化趨勢

2 兩因素重復測量資料

2.1資料將手術要求基本相同的15名患者隨機分3手術過程中分別采用A，B，C三種麻醉誘導方法，在T0(誘導前)、T1、T2、T3、T4五個時相測量患者的收縮壓(見表5)，分析不同誘導方法和時相血壓有無不同[2]。

表5 不同麻醉誘導時相患者的收縮壓(mmHg)

2.2 步驟與方法

2.2.1 建立數(shù)據(jù)庫:方法如單因素重復測量資料。

2.2.2 數(shù)據(jù)分析:Analyze→General Linear Model→Repeated Measures,Number of Levels框 鍵 入5→Add→Define，進 入Repeated Measures窗 口，在Within- Subjects Variables(factor1)分別把不同時相的5個變量T0-T4選入，在Between-Subjects Factor(s)把分組變量groups(誘導方法)選入，點擊Post hoc…，把groups選入到Post Hoc Tests for，在Equal Variances Assumed勾選上LSD(兩兩比較)，點擊Continue繼續(xù)，回到Repeated Measures窗口，點擊Options，把Factor1選入Display Means for框，勾上Compare effects(均數(shù)兩兩比較)，Confidence interval adjustment:選擇LSD(none)(球對稱檢驗P=0.178，滿足球對稱條件)→Continue繼續(xù)，回到Repeated Measures窗口，點擊OK。

2.3 結果球對稱檢驗結果P=0.178，滿足球對稱條件，不用對自由度進行校正(見表6)。不同麻醉誘導時相患者收縮壓的方差分析結果F=106.558，P=0.000，認為患者不同麻醉誘導時相收縮壓有區(qū)別(見表7)。不同誘導方法患者收縮壓的方差分析結果F=5.783，P=0.017，認為不同麻醉誘導方法存在組間差別(見表8)。分別進行兩兩比較，結果類似單因素重復測量資料(數(shù)據(jù)略)，結論為:不同誘導方法收縮壓兩兩比較，誘導方法A與誘導方法C差異有統(tǒng)計學意義;不同時相兩兩比較，T0與T1無差別，其余均有差別。不同麻醉誘導、不同時相患者收縮壓均值作線圖，可見誘導方法A在不同誘導時相收縮壓較為穩(wěn)定(見圖3)。

表6 球對稱檢驗結果

3 討論

表7 麻醉誘導時相效應患者收縮壓比較的方差分析

表8 不同誘導方法患者收縮壓比較的方差分析

圖3 不同麻醉誘導方法、不同時相患者收縮壓的變化趨勢

重復測量設計在基礎、臨床、預防醫(yī)學科研中廣泛應用，但較多科研工作者對重復測量設計方法不太理解，不會正確使用SPSS統(tǒng)計軟件對其數(shù)據(jù)進行分析處理。

因此，本文對重復測量做一簡單介紹，并以臨床醫(yī)學資料為例, 介紹使用SPSS17.0對重復測量設計的單因素和兩因素數(shù)據(jù)進行方差分析的方法和步驟，以及對結果的解釋和運用。SPSS 統(tǒng)計軟件是醫(yī)學統(tǒng)計中常用的統(tǒng)計工具，易于學習和操作。希望本研究能為醫(yī)學科研工作者們提供一些借鑒和參考。

[1]余松林.醫(yī)學統(tǒng)計學[M].北京:人民衛(wèi)生出版社，2005.118.

[2]孫振球，徐勇勇.醫(yī)學統(tǒng)計學[M].北京:人民衛(wèi)生出版社，2007.263-265.

[3]張文彤.SPSS統(tǒng)計分析教程(高級篇)[M].北京: 北京希望電子出版社,2002.36-42.

(技術方法欄目編輯:張 健)

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