⑴ MedSPSS小課堂——重復測量方差分析
重復測量方差分析是一種在醫學實驗中常用的處理同一因變數多次測量問題的方法，特別適合研究對象間在不同時間點的指標差異。其主要特點和應用如下：
核心特點：
- 考慮測量結果間的關聯性：重復測量方差分析能夠考慮同一研究對象在不同時間點測量結果的關聯性，避免數據獨立性被破壞，從而降低錯誤判斷的可能性。
應用場景：
- 適用於多次測量同一變數的研究：例如，在糖尿病患者血糖值的實驗中，可以收集患者在不同時間點的血糖數據，通過重復測量方差分析來評估不同時間點血糖值的差異。
- 適合分析時間效應：當研究目的是探討研究對象在不同時間點上的指標變化時，重復測量方差分析能夠提供有效的分析工具。
與混合方差分析的區別：
- 處理因素復雜性：混合方差分析更適合處理涉及「處理因素」的復雜情況，如手術麻醉研究中考慮麻醉誘導方法與時間點的交互影響。
- 選擇依據：選擇重復測量方差分析還是混合方差分析，取決於研究設計中的變數類型、測量事件和實驗條件。
MedSPSS中的應用：
- 上傳數據：首先需要將收集到的數據上傳到MedSPSS軟體中。
- 選擇分析方法：在軟體中選擇【重復測量方差分析】作為分析方法。
- 分析主體間效應：通過軟體的分析結果，可以了解各時間點之間以及不同研究對象之間的主體間效應。
綜上所述，重復測量方差分析是一種強大的統計分析工具，特別適用於處理同一因變數在多次測量中的差異問題，能夠為醫學實驗提供准確的結論。