时间相关数据的统计分析(笔记更新中)

对事件相关数据的统计思路做一个笔记

可以用作肿瘤生长曲线(Tumor Growth Curve)/某一个药物处理后不同时间点表型的获取类型的数据。

总体来说合适的有两类,一类是以ANOVA为基础的方差分析,重复测量资料的方差分析;

另一类是将数据进行拟合后,对模型进行统计检验。

多因素(多个X可能相互影响)方差分析的SPSS做法,以及相应理论介绍。

第23讲 多因素方差分析之重复测量设计_哔哩哔哩_bilibili

SPSS重复测量方差分析之多组重复测量方差分析_哔哩哔哩_bilibili

62.SPSS 多组重复测量方差分析_哔哩哔哩_bilibili

用SPSS做混合实验设计的重复测量方差分析与简单效应检验_哔哩哔哩_bilibili(很细)

进行多因素方差分析后,要对每个组之间的差别进行统计分析即是事后检验,SPSS方差分析多重事后检验结果讲解和整理_哔哩哔哩_bilibiliddduh

但是对于重复测量数据的方差分析本身要求固定的varience以及covarience,因此也有论文推荐使用多元方差分析进行分析。

思路2:mixed linear regression/ model利用混合效应模型(多个X之间存在相关性,进行拟合)行假设检验。

混合效应模型考虑到多个X以及时间相关的数据,共同构建一个模型,在线性回归模型的基础上更加精细的分解了差异的来源,并且加入了自变量(X)间的影响的公式内容,获得更加合适的拟合。

原理讲解:

多层次、纵向及混合模型 - Multilevel, Longitudinal and Mixed Model_哔哩哔哩_bilibili

做法详解:SPSS为例,R后续补充(nlme包)
用SPSS做混合实验设计的重复测量方差分析与简单效应检验_哔哩哔哩_bilibiliRc介绍一下混合实验设计的方差分析,并利用SPSS中的语法EMMEANS,对交互效应存在时候的简单效应进行检验, 视频播放量 20724、弹幕量 28、点赞数 659、投硬币枚数 506、收藏人数 1318、转发人数 437, 视频作者 林林林林林园长, 作者简介 心理学教育学博士,有教学和分析需要的可以查看置顶动态,相关视频:SPSS-多因素方差分析2-三因素方差分析-涉及简单简单效应-交互效应,重复测量方差分析+简单效应分析,SPSS统计分析从入门到精通,SPSS双因素重复测量方差分析-三线表绘制-文字结果解读-简单效应-事后多重比较-Bonferroni矫正,spss重复测量方差分析三线表制作好了,怎么在论文中用专业术语写出来?,SPSS重复测量方差分析之多组重复测量方差分析,62.SPSS 多组重复测量方差分析,第23讲 多因素方差分析之重复测量设计,SPSS方差分析多重事后检验结果讲解和整理,采用SPSS软件设计混合正交表https://www.bilibili.com/video/BV1oc411j7SL/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4f7a33affa032a972a3e798a41686422

参考文献:

1、Zavrakidis, I., Jóźwiak, K. & Hauptmann, M. Statistical analysis of longitudinal data on tumour growth in mice experiments. Sci Rep 10, 9143 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-65767-7

2、Garcia TP, Marder K. Statistical Approaches to Longitudinal Data Analysis in Neurodegenerative Diseases: Huntington's Disease as a Model. Curr Neurol Neurosci Rep. 2017 Feb;17(2):14. doi: 10.1007/s11910-017-0723-4. PMID: 28229396; PMCID: PMC5633048.

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