（HYPERLINK"http://www.MedStatStar.com"\t"_blank"医学统计之星：张文彤）上次更新日期：8.1两因素方差分析8.1.1univarate对话框界面说明8.1.2结果解释8.2协方差分析8.2.1分析步骤8.2.2结果解释8.3其他较简单的方差分析问题HYPERLINK"l"8.4多元方差分析HYPERLINK"http://life.fudan.edu.cn/973huanjing/sstar/spss/coach/"\l"8.4.1"8.4.1分析步骤HYPERLINK"http://life.fudan.edu.cn/973huanjing/sstar/spss/coach/"\l"8.4.2"8.4.2结果解释HYPERLINK"http://life.fudan.edu.cn/973huanjing/sstar/spss/coach/"\l"8.5"8.5重复测量的方差分析HYPERLINK"http://life.fudan.edu.cn/973huanjing/sstar/spss/coach/"\l"8.5.1"8.5.1Repeatedmeasures对话框界面说明HYPERLINK"l"8.5.2结果解释§8.4多元方差分析所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量。8.4.1分析步骤为了方便起见，我们这里直接利用SPSS自带的数据集plastic.sav，假设tear_res、gloss和opacity都使反应橡胶质量的指标（不要笑，是假设），现在要研究extrusn和additive对橡胶的质量影响如何，则应采用多元方差分析。选择Analyze==>GeneralLinearModel==>Multivariate，则弹出Multivariate对话框，请注意，除了没有randomeffect外，它的所有元素都是和univariate对话框相同的，里面的内容也相同，因此我们这里就不再重复了。按照我们的分析要求，对话框操作步骤如下：Analyze==>GeneralLinealmodel==>MultivariateDependentVariable框：选入tear_res、gloss和opacityFixedFactors框：选入extrusn和additive单击OK此处两个自变量均是二分类变量，故无需选择两两比较方法。8.4.2结果解释按上面的选择，分析结果如下：GeneralLinearModel这是引入模型的自变量的取值情况列表。上表是针对模型中的自变量间及其交互作用所做的检验，采用的是四种多元检验方法。一般他们的结果都是相同的，如果不同，一般以Hotelling'sTrace方法的结果为准。可见在所用的模型中，extrusn和additive对结果变量是有统计学意义的，但交互作用无统计学意义。上表实际上是四个一元方差分析表的合并，即分别考虑四个应变量时的方差分析结果。上面的多元方差分析已经得知两自变量对应变量有影响，从现在的分析表就可以更清楚的知道是对那些自变量影响较大。对照可知，extrusn和additive对tearresistance和gloss都有较大影响，而他们的交互作用对gloss有影响，他们（及交互作用）对Opacity都没有影响。§8.5重复测量的方差分析重复测量的方差分析指的是一个应变量被重复测量好几次，从而同一个个体的几次观察结果间存在相关，这样就不满足普通分析的要求，需要用重复测量的方差分析模型来解决。8.5.1Repeatedmeasures对话框界面说明实际上，如果对普通方差分析模型作出正确的设置，两者的分析结果是完全相同的，即都正确，那么，重复测量的方差分析过程有何优势呢？我们通过下面的例子来看看：例8.3在数据集anxity2.sav中判断：anxiety和tension对实验结果（即trial1~trial4）有无影响；四次试验间有无差异；试验次数和两个变量有无交互作用。anxity2.sav和anxity.sav实际上是同一个数据，但根据不同的分析目的采用了不同的数据排列方式。如果采用anxity.sav进行分析，我们可以分析四次试验间有无差异的问题，但对另两个问题就无能为力了，因为用普通的方差分析模型，anxity和tension的影响被合并到了subject中，根本就无法分解出来进行分析，这时，我们就只能求助于重复测量的方差分析模型。在菜单