文档介绍：内容提要1重复测量资料的统计问题2综合指标分析(SMA)3一般线形模型(GLM)4多元方差分析(MANOVA)(某变量)在个体与个体之间、或同一个体的每次观察之间不独立或不完全独立。为什么非独立性资料不能使用常规的统计方法?;事先先作t检验以比较同质性,然后各时点分别用各组“指标的变化值”作t检验以比较该指标在两组的变化是否相同缺点:孤立地看待各时点的观察值,没有充分利用观察对象在不同观察时点间的内在联系,因而降低了检验效能(power),样本含量为nk,拟合线性(或广义线性)模型。缺点:忽略了观察对象在不同观察时点间的内部相关性而误将其看作独立样本,从而增加I型误差。由于同一观察对象在k个不同观察时点间的相关性,其k个观察值间存在共性,它们所提供的信息不及k个独立的来自不同个体的观察值所提供的信息,且内部相关性越大,其信息量越少。Back62综合指标的分析为了躲避重复测量值间的相关性,设法采用少数独立的综合指标来概括每个个体多个时间点的测量值,然后采用t检验、方差分析或U检验等单变量方法比较各组的差异。这种方法称为综合指标法(summarymeasuresapproach)。根据个体测量值随时间变化的趋势可将重复测量资料分为有峰型与生长型。根据不同的趋势和所关心的问题选择综合指标。,还是要坚持继续保持安静9生长型Back10