文档介绍：第四章多变量方差分析什么是多变量方差分析?多变量方差分析在医学中的应用方差分析的分类单反应变量(y)多反应变量(y1,y2…yk)单效应因子(A)双效应因子(A,B)多效应因子(A,B,C)无交互效应有交互效应2)根据效应因子的随机性:固定模型(fixedmodel):效应因子是专门指定的。随机模型(randommodel):效应因子是从很多的因子中随机抽取出来的。混合模型(mixedmodel):效应因子包含两种类型因子。1)根据变量的个数:什么是多变量方差分析?MANOVA分析一个或多个效应因子是如何影响一组反应变量的。身高:y1体重:y2胸围:y3=父母SES舒张压:y1收缩压:y2=职务生活方式+反应变量效应因子多变量方差分析在医学中的应用实例1、单组设计资料的MANOVA2、配对设计资料的MANOVA3、成组设计资料的MANOVA4、多因子的MANOVA5、重复设计资料的MANOVA6、有协变量的MANOVA【例4-1】单组设计资料的MANOVA实例为了了解某地在不同时期的儿童生长发育情况,调查了20名8岁男童身高(x1)、体重(x2)、胸围(x3),数据列在表4-6中。10年前该地大量调查获得身高、体重、胸围的均值分别为:、、。试问:本次调查结果与10年前结果是否相同?表4-6儿童生长发育情况调查数据【SAS程序】dataeg4_1;inputidx1x2x3@@;y1=x1-;y2=x2-;y3=x3-;cards;……;procmeans;vary1-y3;run;procglm;modely1y2y3=/ss3nouni;manovah=intercept/printeprinth;run;【SAS输出的结果】①TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------②TheGLMProcedureNumberofobservations20MultivariateAnalysisofVarianceMANOVATestCriteriaandExactFStatisticsfortheHypothesisofNoOverallInterceptEffectStatisticValueFValueNumDFDenDFPr>FWilks'<.0001Pillai'<.0001Hotelling-<.0001Roy'<.0001