Stata第九章 多因素方差分析命令与输出结果说明
2012-04-17 生物谷 生物谷
本节STATA命令摘要： anova 观察变量 分组变量1 分组变量2… 分组变量m tabulate 分组变量1 分组变量2，summarize(观察变量) 在anova命令中分组变量可以是其它分组变量的乘积表达式，如：分组变量1*分组变量2。 例：治疗缺铁性贫血病
本节STATA命令摘要：
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anova 观察变量 分组变量1 分组变量2… 分组变量m tabulate 分组变量1 分组变量2，summarize(观察变量) |
在anova命令中分组变量可以是其它分组变量的乘积表达式，如：分组变量1*分组变量2。
例：治疗缺铁性贫血病人12例，分为4组，采用4种不同治疗方法，一个月后观察红细胞增加数 (百万/mm3)。 第一组为一般疗法(称一般疗法组)；第二组为一般疗法+A药(称+A药组)；第三组为一般疗法+B药(称+B药组)；第四组为一般疗法+A药+B药(称+A+B药组)。观察 指标为红细胞增加数(用y表示)。用X1=2表示加用A药以及用X1=1表示未加用A药；用X2=2表示加用B药以及用X2=1表示未加用B药；研究问题为“哪一种治疗方案疗效最佳？"(资料如下表所示，摘自医学统计方法，金丕焕主编，p71)。
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一般疗法 |
一般疗法+A药 |
一般疗法+B药 |
一般疗法+A药+B药 |
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0.8 |
1.3 |
0.9 |
2.1 |
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0.9 |
1.2 |
1.1 |
2.2 |
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0.7 |
1.1 |
1.0 |
2 |
首先计算各组的均数和相应的标准差：
tabulate x1x2,summarize(y)
| Means, Standard Deviations and Frequencies of y
| x2 x1 | 1 2 Total -----------+-----------------------------------+---------- 1 | ① .79999999 1 | .9 | ② .09999999 .10000002 | .14142136 | ③ 3 3 | 6 -----------+-----------------------------------+---------- 2 | 1.2 2.1 | 1.65 | .09999996 .10000002 | .50099899 | 3 3 | 6 -----------+-----------------------------------+---------- Total | 1 1.55 | 1.275 | .23664319 .60909769 | .5259191 | 6 6 | 12 |
①为 该组的红细胞增加数的平均数；②为该组的红细胞增加数的标准差；③为该组的样本数；其它各组的结果也对应相同。
以上结果显示：仅加A药，红细胞增加数平均值比一般疗法多0.4(百万/mm3)；仅加B药，红细胞增加数平均值比一般疗法多0.2(百万/mm3)；加A药且加B药，红细胞增加数平均值比一般疗法多1.3(百万/mm3)，超过了单独加A药与一般疗法的红细胞增加数均数差值(0.4百万/mm3)与单独加B药与一般疗法的红细胞增加数均数差值(0.2百万/mm3)之和(0.6百万/mm3),因此需要用二因素方差分析的方法检验这些不同的治疗方法所对应不同的红细胞增加数是否有显著性差异？
anova yx1x2x1*x2
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Number of obs = 12 R-squared = 0.9737 Root MSE = .10 Adj R-squared = 0.9638 ① ② ③ ④ ⑤ Source | Partial SS df MS F Prob > F -----------+-------------------------------------------------------------------- Model | 2.96249994 3 .98749998 98.75 0.0000 | ⑥ x1 | 1.6875 1 1.6875 168.75 0.0000 ⑦ x2 | .907499974 1 .907499974 90.75 0.0000 ⑧ x1*x2 | .367499967 1 .367499967 36.75 0.0003 | ⑨ Residual | .080000002 8 .01 -----------+---------------------------------------------------- Total | 3.04249994 11 .276590904 |
①离均差平方和；②自由度；③均方差；④F统计量；⑤F统计量对应的p值；⑥加A药；⑦加B药；⑧加A药且加B药(交互项)；⑨误差项；所有因素的变异度之和以及对应的统计量和检验值。
由上述结果显示交互项有显著性(p=0.0003)，说明：加A药且加B药具有协同作用，即： 其疗效显著地超过了分别加A药和加B药疗效之和。
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