统计学(69)-重复测量差异分析的详细说明

这次只关注概念的简单理解。因为这一章可理解的东西太多，我没时间研究，以后用也不迟。

当然，据我所知，是对数据进行修正，然后降低相关性，再进行分析。

(1)重复测量数据在医学和社会学领域很常见，比如观察一群人服药前、服药后1个月和服药后2个月的疗效；再比如把人分到不同的治疗组，每个组在不同的时间点进行观察，等等。

(2)这里理解为一群人有不同的时间点。

(1)重复测量不同于重复调查。重复测量是对“同一人群”在不同时间点的测量。

(2)重复调查是在不同时间点对“不同群体”的调查。比如营养膳食调查，我国每隔几年就重复一次，每次调查不一定是同一组(当然也可能有重复的人，但一般不会太多)。这种重复的调查数据，分析的是年份、世代等一些现象的变化，通常可以用年龄+时期+世代来分析。

？对于同一人群(未分组)，测量四个时间点，这四个时间点作为四个独立的组进行常规方差分析。

？对于同一人群(未分组)，测量四个时间点，将这四个时间点作为随机区组，进行随机区组方差分析。

？每组人群观察4个时间点，每个时间点进行t检验。

(1)以上例子都犯了一个错误:没有考虑重复测量数据的非独立性。

(2)传统的T检验或方差分析都要求数据满足独立性的前提条件。显然，重复测量数据不满足这个前提条件，用t检验或方差分析处理重复测量数据往往会增加假阳性误差。

主要有三种方法:多水平模型、广义估计方程和重复测量方差分析。