1、11- 多因素實(shí)驗(yàn)資料的方差分析11-3（ 1）本題為 4 個(gè)處理組的 2×2析因涉及，因分成 3 天進(jìn)行，若將每天的實(shí)驗(yàn)結(jié)果設(shè)為一個(gè)區(qū)組，先進(jìn)行隨機(jī)區(qū)組的方差分析:從上表可以看出， 各區(qū)組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 即各天的實(shí)驗(yàn)結(jié)果間無(wú)差異。（ 3）依據(jù)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)析因試驗(yàn)方法進(jìn)行方差分析方差齊性檢驗(yàn)表p 值大于 0.05，尚不能認(rèn)為方差不齊。方差分析表 2變異來(lái)源dfssmsfsig.方差分析表 1變異來(lái)源dfssmsfsig.總變異11818.369區(qū)組間23.7621.881.230.801處理組間3765.529255.17631.196.000誤差649.0788.180fdf

2、1df2sig.1.429380.304總變異11818.37試樣處理方式（ a）1716.11716.11108.420.000試樣重量（ b）136.4036.405.510.04726ab113.0213.021.970.198誤差852.846.605變異來(lái)源dfssmsfsig.總變異153495.366a1540.911540.91121.714.001b11743.6891743.68969.998.000c1787.223787.22331.602.000d182.03882.0383.293.100e192.40092.4003.709.083誤差10249.10424.91

3、0結(jié)局：可以認(rèn)為高錳酸鹽處理及試樣重量均會(huì)對(duì)甘藍(lán)葉核黃素濃度測(cè)定產(chǎn)生影響， 尚不能認(rèn)為高猛酸鹽及試樣重量的交互作用會(huì)對(duì)甘藍(lán)葉核黃素濃度測(cè)量有影響。11-4假定不存在高階交互作用，僅對(duì)a、b、c、d、e5 個(gè)因素的主效應(yīng)進(jìn)行分析，采用正交設(shè)計(jì)的方差分析法：正交設(shè)計(jì)的方差分析從上表可以看出， a、b、c 三個(gè)因素的主效應(yīng)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 （ p<0.05），即 a、b、c 三個(gè)參數(shù)對(duì)高頻呼吸機(jī)的通氣量有影響。11-5隨機(jī)區(qū)組的裂區(qū)設(shè)計(jì)，一級(jí)實(shí)驗(yàn)單位的變異來(lái)自于a 因素主效應(yīng)、區(qū)組變異及個(gè)體間誤差， 二級(jí)實(shí)驗(yàn)單位的變異來(lái)自于 b 因素的主效應(yīng)、ab 的交互效應(yīng)以及個(gè)體內(nèi)的誤差，見(jiàn)下表。隨機(jī)區(qū)組裂區(qū)

4、設(shè)計(jì)的方差分析變異來(lái)源dfssmsfsig.二級(jí)單位總計(jì)19146.1375家兔間（一級(jí)單位總計(jì)）981.013注射藥物（ a）163.01363.01347.557.002區(qū)組412.7003.1752.396.209個(gè)體間誤差45.3001.325部位間（一級(jí)單位總計(jì)）1065.125毒素濃度（ b）163.01363.013252.050.000a * b50.521個(gè)體內(nèi)誤差82.0000.25從上表結(jié)果可以看出 :無(wú)論是低濃度毒素還是高濃度毒素所致的皮膚損傷，抗毒素注射后的皮膚受損直接均小于對(duì)照組，全身注射抗毒素對(duì)皮膚損傷有保護(hù)作用。12- 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的方

5、差分析12-2數(shù)據(jù)為重復(fù)測(cè)量資料，方差分析表如下：方差分析表變異來(lái)源ssdfmsfsig.時(shí)間主效應(yīng)4500.00014500.000238.095.000時(shí)間×處理28.800128.8001.524.252個(gè)體內(nèi)誤差151.200818.900處理主效應(yīng)45.000145.0001.837.212個(gè)體間誤差從上表可以看出 :196.000824.500(1)兩種方法治療前后中度甲亢患者心率測(cè)量結(jié)果有差別（p<0.05） (2)不考慮時(shí)間，兩種方法心率的主效應(yīng)未見(jiàn)差別（p>0.05）(3)測(cè)量前后與處理不存在交互作用（ p>0.05），即兩種方法治療前后心率的變化

6、幅度相同。12-5(1) 進(jìn)行球型檢驗(yàn)withinepsilonbsubjectseffcetmauchly' wapprox.chi-squaredfsig.greenhouse-geisser huynh-feldtlower-boundt.11927.0285.000.675.847.333p<0.05，不滿足球形檢驗(yàn)，需進(jìn)行校正(2) 重復(fù)測(cè)量資料方差分析結(jié)果測(cè)量時(shí)間及其與藥物劑型交互作用的方差分析表sourcessdfmsfsercept493771.91493771.870729.972.000g59.9159.9160.089.770error9470.

7、014676.425sourcessdfmsfsig.tsphericity assumed26560.0538853.34974.972.000greenhouse-geisser26560.052.02613107.07074.972.000huynh-feldt26560.052.54110453.51974.972.000lower-bound26560.05126560.04674.972.000t * gsphericity assumed16614.5335538.17746.898.000greenhouse-geisser16614.532.0268199.07646.898

8、.000huynh-feldt16614.532.5416539.15846.898.000lower-bound16614.53116614.53246.898.000error (t)sphericity assumed4959.7642118.089greenhouse-geisser4959.7628.369174.827huynh-feldt4959.7635.571139.433lower-bound4959.7614354.268新舊劑型患者血藥濃度比較的方差分析表結(jié)論：使用不同劑型患者血藥濃度沒(méi)有差別； 使用前后患者血藥濃度存在明顯差別；不同劑型使用前后血藥濃度的變化幅度不同。

9、15- 多元線性回歸分析（1） ）以低密度脂蛋白中的膽固醇（y1）為應(yīng)變量：決定系數(shù)： r2=0.564 調(diào)整的決定系數(shù)： r2=0.494按 =0.05檢驗(yàn)水平，回歸方程中x2 和 x4 有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即低密度脂蛋白中的膽固醇與載脂蛋白b 及 c 之間存在線性關(guān)系。以高密度脂蛋白中的膽固醇（ y2）為應(yīng)變量：方差分析表 2變異來(lái)源平方和df均方fp方差分析表 1變異來(lái)源平方和df均方fp回歸18530.40844632.6028.0900.00025殘差14316.25825572.650總計(jì)32846.66729回歸參數(shù)估計(jì)及其檢驗(yàn)結(jié)果 1變量bsbb'tsig.(常量)-0.82

10、947.773-0.0170.986載脂蛋白 a10.2330.1970.1651.1810.249載脂蛋白 b1.3250.2820.7144.6990.0001載脂蛋白 e-0.1242.783-0.008-0.0450.965載脂蛋白 c-2.3850.765-0.494-3.1190.005回歸4392.58141098.14522.487<0.0001殘差1220.8862548.835總計(jì)5613.46729變量(常量)b-2.1323sb13.9511b't-0.1528sig.0.87975載脂蛋白 a10.483310.057640.825478.385460.

11、00000載脂蛋白 b-0.05270.08235-0.0687-0.64010.52794載脂蛋白 e-0.29440.81278-0.0457-0.36220.72027載脂蛋白 c-0.4150.22331-0.2078-1.85830.07494回歸參數(shù)估計(jì)及其檢驗(yàn)結(jié)果 2決定系數(shù)： r2=0.783 調(diào)整的決定系數(shù)： r2=0.748按 =0.05檢驗(yàn)水平， 回歸方程中 x1 有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 即高密度脂蛋白中的膽固醇與載脂蛋白a1 之間存在線性關(guān)系。（2） ）自變量篩選設(shè)定進(jìn)入、剔除標(biāo)準(zhǔn)分別為 入=0.05 和 出=0.10以低密度脂蛋白中的膽固醇 （ y1）為應(yīng)變量，向前法納入變量

12、為 x2、x4，向后法納入變量為 x2、x4，逐步回歸法納入變量為 x2、x4， 三者結(jié)果無(wú)差異；以高密度脂蛋白中的膽固醇 （ y2）為應(yīng)變量，向前法納入變量為 x2、x4，向后法納入變量為 x1、x4，逐步回歸法納入變量為 x1、x4， 三者結(jié)果無(wú)差異；（3） ）以 x1-x4 為自變量， y2/y1 為應(yīng)變量，使用逐步回歸法分析，設(shè)定進(jìn)入、剔除標(biāo)準(zhǔn)分別為 入=0.05 和 出=0.10，結(jié)果如下：方差分析表 3變異來(lái)源平方和df均方fp回歸0.283352730.0944546.84650.0000殘差0.0524207260.00202總計(jì)0.335773429回歸參數(shù)估計(jì)及其檢驗(yàn)結(jié)果

13、3變量bsbb'tsig.(常量)0.355430.088474.017750.0004載脂蛋白a10.002640.000360.582887.357160.0000載脂蛋白b-0.00360.00048-0.6116-7.50740.0000載脂蛋白c0.003330.001230.215862.700020.012決定系數(shù)： r2=0.844 調(diào)整的決定系數(shù)： r2=0.826與前面的分析結(jié)果相比，用 y2/y1 作為應(yīng)變量，與單獨(dú)使用y1 或者y2 的回歸方程決定系數(shù)及調(diào)整的決定系數(shù)更高，說(shuō)明高、低密度脂蛋白中的膽固醇含量的比值， 較單純的低密度脂蛋白中膽固醇的含量或者單純高密

14、度脂蛋白中膽固醇的含量， 對(duì)診斷動(dòng)脈硬化 lemme 個(gè)更有意義。（4） ）殘差分析由標(biāo)準(zhǔn)化殘差分析圖可以看出， 散點(diǎn)分布不是十分均勻， 存在先下后上的趨勢(shì)，并不滿足回歸分析的條件，且有一個(gè)點(diǎn)超過(guò)了 2，屬于離群值。（5） ）分析結(jié)果血清低密度脂蛋白中的膽固醇含量與載脂蛋白b 和 c 有關(guān)，與載脂蛋白 b 成正相關(guān)，載脂蛋白 c 成負(fù)相關(guān)；高密度脂蛋白與載脂蛋白 a1 成正相關(guān)，載脂蛋白 c 成負(fù)相關(guān)； 與高、低密度脂蛋白中的膽固醇含量的比值作為綜合指標(biāo)衡量動(dòng)脈硬化，得到的結(jié)果與載脂蛋白 a1、b 及 c 有關(guān)。16- logistics回歸二、因素變量名賦值性別x1男=0 ，女=1年齡組x2

15、7=1 ， 10=2 ，13=3， 16=4膽固醇x3<5.18=0, 5.18=1甘油三酯x4<0.50=0, 0.50=1肥胖癥y有=1 ，無(wú)=0將年齡組轉(zhuǎn)化成啞變量水平x2-1x3-1x4-11000210030104001（ 2）單因素分析參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn) 1（1） ）各因素賦值說(shuō)明變量bs.e,walsdfsig.exp (b)性別 x1-.465.1826.5371.011.628常量-1.933.113290.5021.000.145年齡組 x2(1)1.087.28514.5401.0002.965年齡組 x2(2).585.3103.5591.0591.794年

16、齡組 x2(3)-.260.302.7391.390.771常量-2.494.245103.4321.000.083膽固醇 x3.711.21910.5501.0012.035常量-2.256.100511.1381.000.105甘油三酯 x4.793.18119.1731.0002.210常量-2.406.116430.0011.000.090變量bs.e,walsdfsig.exp (b)性別 x1-0.4550.1856.06910.0140.635年齡組 x2(1)1.0750.28614.15510.0002.930年齡組 x2(2)0.5760.3113.44410.0631.7

17、80年齡組 x2(3)-0.2690.3030.78710.3750.764常量-2.2890.25779.43310.0000.101從上表可以看出，四個(gè)因素對(duì)于肥胖的發(fā)生都有影響。其中，男性肥胖發(fā)生率低于女性； 第二個(gè)年齡段肥胖發(fā)生率最高， 而后隨著年齡增加風(fēng)險(xiǎn)降低， 說(shuō)明性別和年齡可能對(duì)膽固醇及甘油三酯的作用產(chǎn)生混雜。（ 3）多因素分析1）模型 1：認(rèn)為肥胖的發(fā)生只與性別和年齡組相關(guān)logitp=0+1x1+2-1x2-1+3-1x3-1+4-1x4-1參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn) 2-2logl1=866.6027072） 模型 2：認(rèn)為肥胖的發(fā)生與性別、年齡組及膽固醇含量相關(guān)logitp=0+

18、1x1+2-1x2-1+3-1x3-1+4-1x4-1+3x3參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn) 3變量bs.e,walsdfsig.exp (b)性別 x1-0.4510.1855.96410.0150.637年齡組 x2(1)1.0340.29712.08410.0012.811年齡組 x2(2)0.5560.3133.15410.0761.744年齡組 x2(3)-0.2660.3030.77410.3790.766膽固醇 x30.1230.2400.26210.6091.131常量-2.2950.25779.63810.0000.101-2logl1=866.343194對(duì) x3 的回歸系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢

19、驗(yàn)， p>0.05，說(shuō)明 x3 沒(méi)有納入模型的必要。3） 模型 3：認(rèn)為肥胖的發(fā)生與性別、年齡組、膽固醇及甘油三酯含量相關(guān)logitp=0+1x1+2-1x2-1+3-1x3-1+4-1x4-1+4x4參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn) 3變量bs.e,walsdfsig.exp (b)性別 x1-0.5000.1867.19010.0070.607年齡組 x2(1)0.9270.29010.23510.0012.528年齡組 x2(2)0.4540.3142.08810.1481.574年齡組 x2(3)-0.3350.3051.20810.2720.716甘油三酯 x40.7030.18714.08

20、110.0002.020常量-2.4160.26185.72710.0000.089-2logl1=852.959317引入 x4 后，對(duì)其回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)， p<0.05，說(shuō)明扣除性別與年齡影響后，甘油三酯與肥胖仍存在明顯關(guān)系。對(duì)模型 1、2、3 的似然值進(jìn)行比較，模型3<模型 1，說(shuō)明模型 3 優(yōu)于模型 1，使用模型 3 擬合效果更好。20- 判別分析20-1bayes判別(1) 先驗(yàn)概率： p=1/3(2) 判別函數(shù)計(jì)算y1=0.028x1+2.285x2+0.756x3+2.901x4+2.126x5+0.055x6+0.078x7-4.920y2=0.156x1+3.74

21、5x2+2.301x3-0.011x4+1.674x5+0.137x6-0.134x7-12.776y3=0.086x1+4.400x2+0.390x3+1.063x4-0.160x5+0.112x6+0.042x7-7.763(3)判別效果評(píng)價(jià)：回顧性估計(jì)誤判概率 8/63=12.70%回顧性判別效果評(píng)價(jià)原分類判別分類合計(jì)bayes線性判別函數(shù)系數(shù)估計(jì)值 1變量y1判別函數(shù)y2y3x1.028.156.086x22.2853.7454.400x3.7562.301.390x42.901-.0111.063x52.1261.674-.160x6.055.137.112x7.078-.134.0

22、42(常量 )-4.920-12.776-7.763123129033221102133111618合計(jì)31112163逐步判別(1)確定變量篩選、 :給定=0.05， =0.1； (2)篩選變量第一步： x1 入選， f=28.028； 第二步： x5 入選， f=17.519； 第三步： x6 入選， f=15.307； 第四步： x7 入選， f=13.211；(3) 先驗(yàn)概率取等概率，建立 bayes判別函數(shù)bayes線性判別函數(shù)系數(shù)估計(jì)值 2判別函數(shù)變量y1y2y3x10.0120.1190.058x53.0201.9220.792x60.0490.1270.105x70.111-0

23、.0520.109(常量 )-3.631-9.784-5.749y1=0.012x1+3.020x5+0.049x6+0.111x7-3.631 y2=0.119x1+1.922x5+0.127x6-0.052x7-9.784 y3=0.058x1+0.792x5+0.105x6+0.109x7-5.749(4)判別效果評(píng)價(jià)原分類回顧性估計(jì)誤判概率為判別分類12/63=19.05%合計(jì)123127053221102133221418合計(jì)3012216321- 聚類分析21-11 使用系統(tǒng)聚類法（最大相似系數(shù)法）對(duì)變量進(jìn)行聚類圖 21-1根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖 21-1），若分為三類， 則 x6、x

24、12、x3、x1、x10、 x7、x5、x2、x8、x11 為一類， x4 為一類， x9 為一類。2 使用系統(tǒng)聚類法（類平均法）對(duì)樣品進(jìn)行聚類圖 21-2根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖 21-2），若分為三類，則13、16、15、29、14、 23、24、21、22、12、28、10、17、11、20 為一類， 1、6 為一類， 8、9、2、3、7、4、5 為一類。3 使用動(dòng)態(tài)聚類法對(duì)樣品進(jìn)行聚類根據(jù) spss結(jié)果，分成以下三類。類別樣品編號(hào)11、6、9210、11、12、13、14、15、16、17、28、29、20、21、22、23、2432、3、4、5、7、821-31 使用系統(tǒng)聚類法（類平均法）

25、對(duì)指標(biāo)進(jìn)行聚類圖 21-3根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖 21-3），若分為三類，則可食率、果形指數(shù)、風(fēng)味、色澤、 ta 為一類，維生素 c 含量、硬度、 tss、固酸比為一類， 單果重為一類。2 使用系統(tǒng)聚類法（最大相似系數(shù)法）對(duì)指標(biāo)進(jìn)行聚類圖 21-4根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖 21-4），若分為三類，則 4 為一類， 54 為一類，其余為一類。22- 主成分分析與因子分析22-1 主成分分析利用 spss進(jìn)行主成分分析，得到如下結(jié)果（表22-1 至表 22-）表 22-1 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量cppicpmapsbpdbp均值0.0517-0.02730.0050-0.00600.0773標(biāo)準(zhǔn)差0.15950.236

26、60.21820.12300.1746表22-2 相關(guān)矩陣的特征值成份初始特征值貢獻(xiàn)率累積貢獻(xiàn)率13.16963.38563.3852.99519.90783.2923.50110.01193.3034.3256.49299.7965.010.204100.000表 22-3 相關(guān)矩陣的特征向量z1z2z3z4z5cpp.950-.239-.170-.074.077icp.248.966-.072.017.018map.771.029.635.042.000sbp.878-.064-.209.425-.033dbp.917.023-.138-.370-.053圖 22-1 碎石圖1.1 主成分

27、個(gè)數(shù)的選擇 從表 22-2 雖然只有第一個(gè)特征值大于1，但結(jié)合累積貢獻(xiàn)率和碎石圖，取前三個(gè)主成分為宜。1.2 主成分表達(dá)式由表 22-3 根據(jù)各主成分所對(duì)應(yīng)的特征向量，可得出前三個(gè)主成分為z1=0.950cpp+0.248icp+0.771map+0.878sbp+0.917dbp z2=-0.239cpp+0.966icp+0.029map-0.064sbp+0.023dbp z3=-0.170cpp-0.072icp+0.635map-0.209sbp-0.138dbp1.3 因子載荷陣表 22-4 因子載荷矩陣cppz11.691z2-.425z3-.302z4-.132z5.137ic

28、p.247.964-.072.017.018map.545.021.450.029.000sbp.500-.036-.119.242-.019dbp.093.002-.014-.037-.005由因子載荷陣可知，第一主成分z1 與 cpp、map 和 sbp 關(guān)系較為密切，第二主成分 z2 與 cpp、icp 關(guān)系較為密切，第三主成分與 cpp、map 關(guān)系較為密切， dbp 與三個(gè)主成分關(guān)系均一般。22-2 因子分析約相關(guān)矩陣的特征值、因子載荷陣與表22-2、22-3 相同。由表 22-2 雖然只有第一個(gè)特征值大于 1，但其貢獻(xiàn)率不足 70%，故考慮提取前 3 個(gè)公因子。表 22-5因子 1

29、因子載荷陣因子 2因子 3cpp0.950-0.239-0.170icp0.2480.966-0.072map0.7710.0290.635sbp0.878-0.064-0.209dbp0.9170.023-0.138表 22-6 主成分因子分析后的公共度cppicpmapsbpdbp0.9890.9990.9980.8180.861豎讀表 22-5 發(fā)現(xiàn)因子 1 在多數(shù)原始指標(biāo)上都有較大的載荷，因子2在 icp 上有較大的載荷，因子3 在 map 上有較大的載荷；由表 22-6 可知，各共性方差均超過(guò) 80%，說(shuō)明 3 個(gè)公因子已經(jīng)能夠較好反應(yīng)各指標(biāo)包括的大部分信息。27-常用綜合評(píng)價(jià)方法二

30、、1、topsis 法評(píng)價(jià)某醫(yī)院 5 年的醫(yī)療質(zhì)量(1)原始數(shù)據(jù)年度x1x2x3x4x5x6x7199421584178.397.5219952437291.198219962204219972111590.297.72.9199824633595.597.93.6（2） ）評(píng)價(jià)指標(biāo)同趨勢(shì)化x1-x7 中，x1、x2、x3、x5、x6 為高優(yōu)指標(biāo)， x4、x7 為低優(yōu)指標(biāo)， 估取其倒數(shù)，將所有指標(biāo)同趨勢(shì)化，數(shù)據(jù)如下：年度x1x2x3x4x5x6x719942158476.

31、70.1370.99078.397.50.50019952437286.30.1351.25091.198.00.50019962204181.80.1371.6131319972111584.50.1451.66790.297.70.34519982463390.30.1454.00095.597.90.278（3） ）歸一化處理進(jìn)行歸一化處理后得到如下矩陣 :年度x1x2x3x4x5x6x719940.4230.4080.4380.2020.3920.4460.56119950.4780.4590.4320.2560.4560.4490.56119960.4320.4350.4380.3300.4560.4450.35119970.4140.4500.4630.3410.4510.4470.38719980.4830.4810.4630.8180.4780.4480.312年度+did i-ci排序結(jié)果19940.2500.6290.284319950.2750.5640.328219960.1510.5370.220519970.1760.5140