重复测量数据的分析方法

问：重复测量数据的方差分析怎么做

1. 答：重复测量数据的分析思路，采用重测测量方差分析的方法进行主效应，时间效应和交互效应的研究，获取组间整体、时点间整体，交互作用的3对F，P，再整体解释一下。
   如果交互效应显著，则分析不同时间点组间差异，组内不同时间点差异即可。
   组间单因素方差分析，组内配对t检验矫正a水平。

问：在随访研究中自变量也进行了多次测量,分析时如何处理

1. 答：1，将多次测量数据变为一个数据。如果能把相关的多次测量数据用一个新的数据来代替，则相关性就可以去除。用时间t作为自变量（时间看成连续变量），测量数据作为因变量，每个人建立一个一元线性回归可以得到一个时间t的回归系数（斜率），5次重复测量数据用这个新的斜率数据替代。将斜率作为因变量做单样本T检验，检验斜率是否为零。如果斜率不为零则代表不同时间的血压有差异，否则就是无差异。这种方法的缺点就是5次重复测量数据用一个斜率来表达存在信息损失，一般并不推荐这个方法。如果是前后测的数据，则可以把前测作为自变量，后测作为因变量，这样前后测的两个相关因变量数据就变成了只有一个因变量数据，这种处理不存在信息损失，是一个被推荐的方法。
   2，单因变量方差分析法

问：spss中重复测量方差分析的适用条件是什么呢？

1. 答：多因素方差分析主要针对设计的自变量，而重复测量方差分析是在多因素方差分析基础上增加了一个时间变量，随着时间的推移测量了多次结果。操作方法如下：
   1、首先需要整理数据，数据文件结构对重复测量方差分析很重要，一定要把每次测量作为一个变量。
   2、数据录入spss并进行整理。
   3、分析——一般线性模型——单变量。
   4、选择变量到各自对应的变量框。
   5、饱和多因素方差分析结果：这里同样有R方，显著性，还有平方和。