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一、問題與數據

某研究將73例腦卒中患者隨機分為現代理療組（38例）和傳統康復療法組（35例）進行康復治療，采用Fugl-Meyer運動功能評分法（FMA）分別記錄治療前、后的運動功能情況，部分數據如下。試問現代理療和傳統康復治療對腦卒中患者運動功能的改善是否有差異？

二、對數據結構的分析

整個數據資料涉及2組患者（共73例），每名患者有康復治療前、后2個數據，測量指標為FMA評分。由于治療前的FMA分數會對治療后的FMA分數產生影響，因此在比較現代理療和傳統康復療法對患者運動功能的改善情況時，應把治療前的FMA評分作為協變量進行調整，若滿足協方差分析的應用條件，可采用完全隨機設計的協方差分析。

協方差分析可以控制混雜因素對處理效應的影響，提高假設檢驗的效能和分析結果的精度。其應用條件包括：受試對象的觀測指標滿足獨立性，各處理組的觀測指標均來自正態分布總體，且方差相等。需要控制的協變量（自變量）與觀測指標（因變量）之間存在線性關系，且每個組用協變量（自變量）與觀測指標（因變量）進行直線回歸時，回歸直線的斜率相同（即各組回歸直線平行）。

協方差分析相關的假設檢驗

1. 各組回歸直線是否平行的假設檢驗；

2. 各組觀測指標方差是否相同的假設檢驗；

3. 協變量（自變量）與觀測指標（因變量）之間是否存在線性關系的假設檢驗；

4. 控制協變量的影響后，各組調整的均數是否相等的假設檢驗。

三、SPSS分析方法

1、數據錄入SPSS

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總結

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