【1110.】松哥，重测后t检验是咋回事？

缘起

昨日后台有人咨询如下：问图中统计方法如何实现的？

松哥统计说1

其实这个试验设计是挺简单的，叫做2因素，其中一个因素是重复测量设计。这类设计的分析要点。

1.首先需要进行各单元格的正态性检验，和方差齐性检验。

有人说老师，为啥忽略独立性检验呢？因为是重复测量设计的，数据之间不可能独立，因此才采用的是重复测量设计的方差分析的。

2.进行球形度检验

这个是重复测量数据方差分析，本身自带的检验，用于验证数据是否符合球形度，如果符合就采用球形度检验，不符合，则会给出3种校正系数，通常采用的是第一种Greenhouse jessier校正系数。

3.进行重复测量方差分析

此时要关注几个方面：

（1）组间是否有差异

（2）不同时间点之间是否有差异

（3）组间干预措施与时间是否有交互

对于这三点，首先要看第三点，如果第三点存在交互作用，那第（1）点和第（2）点就不要看了，没有存在的意义，因为交互作用的存在，他们的主效应已经失效，此时必须看简单效应（simple effect）。

所谓的简单效应，就是在A因素的某个水平上，B因素各水平的效应之差。

松哥统计说2

现在来解释一下上图表2的结果，上图表2的备注可见，处理因素主效应P<0.01，时间主效应P<0.05，交互作用P<0.05。

可见交互作用P<0.05，因此不能再直接看处理因素主效应P<0.01，时间主效应P<0.05。此时应该看简单效应。

本例从图中信息可见，作者只关心了不同时间点两组效应的比较，因此采用了2独立样本t检验，共进行了9次t检验。

而我们知道，对一次分析进行9次拆分，肯定会增大I类错误发生的概率，因此作者采用了Bonferrni校正。也就是校正了α。校正后的α‘=0.05/9=0.006，只有P<0.006，那么组间才用差异。所以您看到72h的P值0.009，也没有标注统计学差异。

再说说表3：表中的标准差相对于均数已经非常大，数据应该已经不符合正态分布，并且方差可能也不齐了此时，因此，对于表3，松哥建议采用广义估计方程比较合适。

松哥统计说3

如果需要升级，松哥有如下建议：

1.做出重复测量数据的轮廓图，这样会更加形象的展示2组9次测量的结果；

2.时间9次重复校正采用Bonferrni过于严格，导致未发现任意时点间有差异；

3.表中数据，未显示同一干预组，不同时间点效应比较。

3.图片中未显示方差齐性信息，如果方差不齐，建议采用广义估计方程（GEE）。

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