文档介绍：word
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1、利用SAS PROC GLM程序进行重复测量的方差分析
本手册描述了如何利用SAS PROC GLM 程序进行重复测量的方差分析，包括对象间变量（a between-subjects象间因子）对脉搏速率的影响是否依赖于运动的强度（对象因子）和锻炼类型？
6、零假说，Alpha，和P值
记住的是，检验的无效假说都是假定所比较的平均值之间没有差别。较大的F值对应着一个较小的P值。
1)、输出类型
当对象影子超过两个水平时，PROC GLM 输出两个不同的结果：一个是使用多变量分析的结果；另一个是用单变量方法分析的结果。通常，这两种方法产生相似的结论。单变量分析来检验对象因子的效应时要求球形假定。当至少有一个对象间因子有2个以上水平时，必须满足球形检验的条件。当你的对象因子不满足球形假定，你要么用多变量分析方法，要么就校正单变量分析的结果（校正系数GG或HF）。
2)、转换变量
球形假定是通过转换因变量来实现的。代表每次实验的原始变量根据正交比较进行转换。转换的形式通常不影响检验的结果，只要转换矩阵是正交的。
3)、Mauchly球形检验和Epsilon校正系数
球形检验的结果只是决定你将要用哪种输出结果，单变量的还是多变量的。这里特别要注意：球形检验的结果不是决定你是否使用重复测量的方差分析（这是在实验设计时的事情），而是决定在重复测量方差分析之后你选择哪种输出结果。如果选择单变量的，要么它满足球形检验，要么你就必须对结果进行校正。通常，如果不满足，最好还是选择多变量的结果！
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上面已经提到，另种方法就是校正你的单变量检验的自由度。通常有两种不同的校正因子，Greenhouse-Geisser Epsilon (G-G) 和 Huynh-Feldt Epsilon (H-F)。一般使用HF校正系数，因为GG校正系数被证实太保守了从而不能够观察到组间的差别。默认状况下，系统会自动对每个单变量F检验（涉及到对象因子的效应）输出经GG和HF校正后的P值的。
正如上面提到的，即便球形假定不成立，多变量方法检验仍然是有效的。这就是说，当球形假定成立时，单、多变量的结果都可以用，差别不大；当球形假定成立时，要么用多变量的结果，要么就用校正后的单变量的结果！
在重复测量分析中，通常有四种多变量分析的方法，分别是：Wilks’ Lambda, Pillai’s Trace, Hotelling-Lawley Trace 和Roy’s Greatest Root。通常用第一种方法（Wilk）。
对于对象因子的检验，上面说了可以有很多种检验的方法，单变量的多变量的，以及校正后单变量的。而对于对象间因子的检验，只有一种方法，也就是一般的线性模型。原文参考： 。
 （推荐，使用SPSS进行数据分析！演示加结果解释～）
请教各位：我如何用SPSS将这样一组数据转换成进行重复测量方差分析所需要的表格形式？根据其中文版教程，设置变量应为时间和浓度两个变量，但如何将各时间点和各浓度点的区分在表格中体现？是应将时间和浓度皆设为数值型变量而非字符型，好像哪个环节没设好。我的分析目的是将不同时间点归为组，不同浓度为组间，考察组和组间显著性差异。多指点！3h   6h   12h 24h C0             C0             C0             C1             C1             C1             C2             C2             C2
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含有一个重复测量因素，一个组间因素的重复测量方差分析数据结构如下：group time1 time2 time3 time4.................