第四节析因设计与方差分析1
基本概念完全随机设计(单因素)随机区组设计(两因素,无重复)拉丁方设计(三因素,无重复)析因设计(两因素以上,至少重复2次以上)析因设计的意义在评价药物疗效时,除需知道A药和B药各剂量的疗效外(主效应),还需知道两种药同时使用的协同疗效
析因设计及相应的方差分析能分析药物的单独效应、主效应和交互效应
例:A因素食物中蛋白含量;B因素食物中脂肪含量A因素缺乏(a1)正常(a2)B因素缺乏(b1)a1b1a2b1正常(b2)a1b2a2b2BA平均a2-a1a1a2b13032312b23644408平均333835
55b2-b16129(1)单独效应:在每个B水平,A的效应
或在每个A水平,B的效应
(2)主效应:某因素各水平的平均差别
(3)交互效应:某因素各水平的单独效应随另一因素水平变化而变化,则称两因素间存在交互效应
如果)()()(000baab,存在交互效应
如果)()()(000baab,协同作用
如果)()()(000baab,拮抗作用
2527293133353739414345a1a2b1b22527293133353739414345a1a2b1b2如果不存在交互效应,则只需考虑各因素的主效应
在方差分析中,如果存在交互效应,解释结果时,要逐一分析各因素的单独效应,找出最优搭配
在两因素析因设计时,只需考虑一阶交互效应
三因素以上时,除一阶交互效应外,还需考虑二阶、三阶等高阶交互效应,解释将更复杂
析因设计的优点:用相对较小样本,获取更多的信息,特别是交互效应分析
析因设计的缺点:当因素增加时,实验组数呈几何倍数增加
实际工作中部分交互效应,特别是高阶交互效应可以根据临床知识排除,这时可选用正交设计
析因设计与结果的方差分析(1)实验设计设有k个因素,每个因素有L1,L2,⋯,Lk个水平,那么共有G=L1×L2×⋯×Lk