R语言实战应用精讲50篇(十一)-单因素方差分析 | 事后两两多重比较 | 趋势方差分析
生活随笔
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R语言实战应用精讲50篇(十一)-单因素方差分析 | 事后两两多重比较 | 趋势方差分析
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示例
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Excel數據分析工具庫(t檢驗、Z檢驗、方差分析、回歸、協方差、相關系數、雙樣本方差分析)
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評價某藥物耐受性及安全性的I期臨床實驗中,將符合納入標準的30名健康自愿者隨機分為3組,每組10名,各組注射劑量分別為0.5U、1U、2U,觀察49小時部分凝血活酶時間(s)。不同劑量組的部分凝血活酶時間是否不同?
很明顯,劑量可以看做是研究因素,有3個水平,這種完全隨機設計的資料首先考慮的就是方差分析。如果方差分析有統計學意義,我們可能還會進一步通過兩兩比較考察到底是那兩組有統計學差異。此外,本例中分組因素為有序變量,我們可能還想知道部分凝血活酶時間是否會隨著給藥劑量的增加而呈現某種變化趨勢,此時我們可以進行趨勢檢驗,檢驗是否滿足線性、二次、三次等多項式變化。對于分組變量和因變量都是分類資料的趨勢檢驗,當前示例是分組變量有序、結局變量為連續的資料,我們可以采用趨勢方差檢驗,即在方差分析中采用多項式對比檢驗。當然,方差分析也有自己的適用條件:獨立性、正態性(各水平因變量服
總結
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