藿香正气
文字
请教一个问题：同一批患者，接受同一种治疗，分别在治疗一个月、两个月、三个月后检测同一种指标，要检验该指标是否随时间发生了变化，该用什么方法？没有正常对照，只是比较治疗后与治疗前是否有差异。我最初用的是完全随机设计资料的方差分析，以治疗前为对照组，把治疗的三个时期作为三种处理，分为1月组、2月组、3月组，一共4组，用One-Way ANOVA进行分析，后来觉得可能不合适，因为方差分析要求各样本是相互独立的随即样本，而我用的是同一批病人，因样本数量有限并未将病人随机分为四组按一组对照，另三组分别接受三种处理来分析，这样合适不？后来我用配对设计T检验进行分析，该法可以用于同一受试对象接受一种处理前后或同一受试对象分别接受两种不同处理的分析，应该没问题，但这种方法无法一劳永逸的比较任两组之间的差异是否明显，而且配对T检验的结果与One-Way ANOVA的结果不一致，因此想请教一下像我这种情况到底能否用One-Way ANOVA法进行分析，谢谢
priss111
俺认为 应该是重复测量资料的方差分析
wawl
If every patient received the same treatment but was observed in 3 successive months, there only exists time effect without additional treatment effect in the model.
So this is just a simple random intercept model with covariate time, which is a categorical variable. The only possible covariance structure is compound symmetric. So you can fit a mixed model with random intercept and fixed time. And test whether time is significant, which is the result you want.
藿香正气
谢谢，最初也考虑过用重复测量设计资料的方差分析，但不知道使用条件如何，没用。看一些例子，使用该法也要求将患者随机分组，请问这步是必须的吗？
fjfhsai
做试验，随机分组当然是必需的啊。
藿香正气
接楼上，因为所有病人用的是同一种治疗方法，要比较的只是不同时间点同一测量值之间是否有差别，不知道将患者分组意义何在？
fjfhsai
随机分组的意义是将各组的一些因素尽可能的平衡，你现在这种情况下应该不用随机分组，就只有一个组嘛，但患者的选取要随机化。
藿香正气
我用重复测量设计方差分析，球性检验p<0.1,说明协方差矩阵球性条件不能得到满足，下面好像有两种方法，一是对自由度进行校正，还用重复测量设计方差分析；二是直接采用多变量方差分析对不满足“球对称”假设的资料进行处理。但后面的这两种处理方法我都不知道具体如何操作（用spss），请高手详细告知，谢谢
藿香正气
还有自由度校正后结果只能显示测量数据随时间是否有变化，但如何知道任两时间点的数值是否有差异
fjfhsai
这种情况我还不太懂，等高手帮你吧，不好意思。
carol_hh
单因素单水平的重复测量设计。个人认为。SAS里边应该有现成的模块可以做。
wawl
[quote]引用第3楼藿香正气于2008-06-23 08:47发表的“”:
谢谢，最初也考虑过用重复测量设计资料的方差分析，但不知道使用条件如何，没用。看一些例子，使用该法也要求将患者随机分组，请问这步是必须的吗？[/quote]
random subject means each patient is randomly assigned to one treatment, where treatment is a fixed effect. But in your dataset there is only one treatment and every patient received the same treatment. Basically you have no choice no matter how you get the dataset, and you have to think of each patient is randomly selected and analyze your data.
But even if you find a significant effect of time, you can not make any conclusion about how good your treatment is because change in time effect may be due to another reasons like age, gender, or simply the time. I am pretty sure you data is kind of no information for your research purpose.
This is the exact reason that it's better for your to use matched or block design, where patients are randomly assigned a treatment within blocks.
lina260
当R*C列联表中的2个定性变量都是有序变量且他们的属性（一个变量为年龄另一个变量为疗效）不同。1如果只关心各年龄组患者治疗结果之间的差异是否具有统计学意义，此时年龄的有序性就变得无关紧要，可选用的统计分析方法有秩和检验、Ridit分析和有序变量的logistic回归分析；2若希望考察年龄与疗效之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法通常采用spearman秩相关分析方法；3若两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这2个有序变量之间的变化关系是呈直线关系还是呈某种曲线关系此时宜选用线性趋势检验；4若希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，宜选用一般x^检验或FISHER的精确检验。
你这里要比较的是治疗前后的效果是否相同，用第一种秩和检验或logistic回归即可。
统计2005
做试验的一原则就是唯一差异性
0342069
我觉得这个试验应该是重复测量的试验，两个因素：1.处理因素2.时间因素 你可以直接用SAS来做，在SAS中会首先给你一个球形检验的结果，最后的得出3个p值。第一个是处理的p值，第二个和第三个分别是时间与处理的交互的p值和单单时间的p值。第二个和第三个的P值后面会给出你校正的p值的。
oushinco
我觉得你的设计是一个很典型的repeated measures设计，可以用one way repeated measures ANOVA 方法。。。
另外one way ANOVA with repeated measures 可以理解为当你的factor有3个或3个以上level情况下的paired t-test。。。换句话讲，t-Test是ANOVA的特例（independent t-Test 之于One-way ANOVA; paired t-Test 之于One-way repeated meausres ANOVA ）。。。
当然在运用ANOVA之前，你要检查方差，正态。否则，要小心解释结果。。。
