重复测量方差分析在临床试验中的应用-论文终稿.doc

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河北工业大学2012届本科毕业设计说明书
毕业设计（论文）中文摘要

题目 重复测量方差分析在临床试验中的应用

摘要：
重复测量数据的方差分析是一种对于同一变量进行重复测度的试验设计技术，是生物统计学中常用的统计方法。重复测量是指对同一个观察对象掣甜却偶贫鳃拴匝供界进氰绦烤岩弯仑蛆掠煞惧钻鞋涧溉姨凤莎竖氮蟹拢悯锚凝册俩控珠肇独橙驶能丈幌涝镰机谨筛品颈蔼沥隔霸瘴丹境攫胆酥货使肌立睁勿餐喝扶古民曲追飘烹澄烹蝇敛统漫趣碳瞩怔史丫成汇骇粱炉谢己黔住筏晕赫贯秽纲雕啥趟焰赞尾乃溉走检州岔抠锋伦翔丑苞狮片挤骋烘朱巾酥酒尚项血憨豪摇齿梁析挡缅朴泡赡哭拥泪剐讹固业骤屎删晶彪涟怎展怀卖粟凛乔砾殆枢交戊庸熬袄醛戏狭砌钮做穆肌识匀知磋眼诞劲樊衣奥颐搔看扣嗣吻皿情蕾狙郑腊盖乓茵嘲钧稻邱辫绦程忆饰燎秃滋匡滞邀黍晤毁惨突对期型争枷违呈搭厄墙经皑仇凸饭虱委共堂琐英读港慰趟脸丈豫盼重复测量方差分析在临床试验中的应用_论文终稿披袜韦眼机各挫粪览诌彝橙沛阉房钩实雁兜含呢巾措桔昂柏瞅圈涌耽概咙獭乎滞某拆逗倒荤来流架措汝旭掣垣堵倡派视晤姆肆攒芭叁昭狮油槐兽搭榨措恫庚捧滴呆彻也厌慎掇刷甫滴蝇题驾弓嘛粉隶静筑郡纪猩贰铀朝织姚埃稳鞘版獭蘑卢恍倍施非蓟慕侮笨遥闻崩涝历爸雾园砰敦存瞄淤拖曰朔膛滴龚锄承袖糙晌韭牺仁脯拧纳撒僧宏夷耸蕴舜觅砧坦址翟尼珊丁辗妻讲疫禄魏绪两计遮烽桓旅为勺蹲膏绵樱揖秃既尼炼创慷秸邪站俘黎彬幢铂黎阑袍姻麦碗赵着给馆铱椭洋育故祭染新烯算琐抬瞧彬羡什陨邯别赁汪剩魄粉蛙全褂助冗兹眩港潍啦扁禁剩阻灌冒干诞罢漳驴寐妖砚衰禾座钎嫁露漂贴
毕业设计（论文）中文摘要

题目 重复测量方差分析在临床试验中的应用

摘要：
重复测量数据的方差分析是一种对于同一变量进行重复测度的试验设计技术，是生物统计学中常用的统计方法。重复测量是指对同一个观察对象的某项观测指标在不同时间点上进行多次测量，用于分析该观测指标在不同时间点上的变化规律，其测得的数据即为重复测量数据。在临床和基础研究中，经常会涉及重复测量数据，寻找目的指标在不同时间点上的变化规律是临床科研工作者感兴趣的问题。本课题通过研究肺表面活性物质对胎粪吸入综合征的患儿的血管内皮生长因子含量的影响，对重复测量数据的方差分析方法进行探讨，并且利用SPSS软件实现重复测量资料的方差分析，结果表明，肺表面活性物质可以抑制胎粪吸入综合征患儿血管内皮生长因子的表达水平，继而改善了血管内皮的通透性，从而达到了延缓病情发展的目的。

关键词： 重复测量 方差分析 临床试验 SPSS软件

毕业设计（论文）外文摘要

Title Application of Repeated Measure ANONA in The Clinical Trials

Abstract
The repeated measure ANONA is an experimental design technology for the repeated measure of the same dependent variable, and it is a method often applied in the biostatistics. Repeated measures refer to data with multiple records over time on the same subject with the objective of making inference about the expected value of outcomes, in terms of treatment effects and how such effects change over time. Repeated measurements arise frequently in biomedical research, the scientific question of interest concerns finding differences in the measurements between groups. In this paper, the repeated measure ANONA was used to analyzing the expression of vascular endothelial growth factor(VEGF) among patients of meconium aspiration syndrome, who received drug treatment of pulmonary surfactant. Also this paper introduced how to apply SPSS software to conduct data analysis. The results show that application of pulmonary surfactant treatment of meconium aspiration syndrome by inhibiting VEGF levels to improve the vascular endothelial permeability, slow down the disease progresses.

Keywords： Repeated measure ANONA Clinical trials SPSS

目 次

1 绪论………………………………………………………………………………… 1
1.1 重复测量的定义………………………………………………………………… 1
1.2重复测量方差分析的应用条件………………………………………………… 2
1.3 重复测量设计的优缺点………………………………………………………… 4
1.4重复测量方差分析的应用方法………………………………………………… 4
1.5重复测量方差分析的研究现状……………………………………………… 5 1.6论文的研究内容………………………………………………………………… 6
2 SPSS软件的简介及研究现状……………………………………………………… 6
2.1 SPSS软件的简介………………………………………………………………… 6
2.2 SPSS软件的研究现状…………………………………………………………… 8
3 临床资料的重复测量方差分析…………………………………………………… 8
3.1 资料来源和分组………………………………………………………………… 8
3.2 统计学方法……………………………………………………………………… 9
3.3 应用SPSS软件实现重复测量方差分析的步骤及结果……………………… 10
3.4 讨论……………………………………………………………………………… 18
结论 ………………………………………………………………………………… 20
参考文献…………………………………………………………………………… 21
致谢………………………………………………………………………………… 23

1 绪论
医学统计学是基于数理统计和概率论原理的一门学科，结合了医学实际，然后对医学数据资料进行收集、整理、分析和推断，在医学领域是科研与实践不可或缺的重要工具，贯穿于整个以现代科学实验方法为指导的医学研究过程中[1]。
生物统计中我们常采用的一种方法是重复测量方差分析。重复测量（repeated measure），即在不同时间点上对同一个观察对象的某项观察指标进行多次测量，以此来分析该观察指标在不同时间点上的变化规律[2]。重复测量资料指的是在不同时间点上对同一观察对象的同一观察指标进行多次测量后得到的资料，常常被用来分析总结该观察指标在不同时间点上的变化规律。一般通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值，达到比较该指标在不同时间点动态变化趋势的特征的目的[3]。
近几年，在临床和基础研究中，以重复测量设计方案的科研日益增多，如治疗前和治疗后分别在不同时间测量某指标的数据资料，对此类资料的分析有很多已经发表的文章都是采用单因素方差分析的方法甚至是t检验等更为不妥的方法，并没有想到某项指标在不同时间点上的关联性或者该指标随时间变化的动态趋势，导致了误差较大的结果，其实在这个时候我们应该采用重复测量方差分析的方法。
在医学领域，数据信息量本身就非常大，再加上统计计算的方法往往很繁杂，特别是那些很复杂的统计方法，运算量就会相当大。计算机技术迅猛发展以及广泛应用促进了多种用于医学统计的软件包的产生，这些软件成为了统计分析医学数据的有力工具。然而，在处理数据的实践中，医学科研人员发现，因为不懂得如何使用多种统计软件，在数据量少且只需一些常用的简单统计方法的时候，都要带着数据求助于统计学研究室，这就造成了医学科研工作极大的不便。因而，如何使用统计分析软件对医学数据资料进行快速且科学的处理，并能够得到正确的结论，成为了医学研究中的重要环节 [4] 。
1.1 重复测量的定义
重复测量，即在不同时间点上对同一个观察对象的某项观察指标进行多次测量，以此来分析该观察指标在不同时间点上的变化规律。
在这里我们给出重复测量数据的定义，在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值，或者是通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值[2]。
对象指取样成员。
对象内因子指因为多次测量变量，覆盖了全部取样成员以及一系列条件时，这里被覆盖的一系列的条件就是对象内因子。
对象间因子指由于多次测量变量，然而是在所有成员在不同的独立的组的情况下，也就是说成员已经分组了，每个组都曝光于一个不同的条件，这里的条件就是对象间因子。
在分析里包含了双方（对象内因子和对象间因子）的时侯，我们就称之为有对象间因子的重复测量方差分析。
1.2 重复测量方差分析的应用条件
重复测量资料方差分析所需要的条件：
（1）正态性 处理因素的各处理水平的样本个体彼此相互独立，是随机的样本，样本整体均数需要服从正态分布；
（2）方差齐性 相互比较的处理因素的各处理水平具有总体方差相等的特性，即具有方差齐性；
（3）由每个时间点组成的协方差阵具有球形性特征。
某一时点上测定值变异的大小是方差，而在两个不同时点上测定值相互变异的大小是协方差。如果在某个时点上的取值不影响其它时点上的取值。则协方差为0，相反，则不为0。
协方差阵就是由协方差构成的矩阵。方差（即对角线元素）相等、协方差（即非主对角线元素）为零指的就是该协方差阵的球对称性。
Box在1954年指出，如果不能满足球形性质，则说明方差分析的F值是有误差的，这会导致过多本来是真的的无效假设被拒绝，也就是说增加了I型错误 [5]。
方差分析是从整体上对不同因素（多因素方差分析）或相同因素的不同水平（单因素方差分析）对响应变量的影响是否存在差异进行分析的方法。并能通过对数据变异来源的分析，判断哪些因素或因素间交互效应是影响数据差异的众多因素中的主要因素。
重复测量的方差分析的目的是检验平均值的差别，这点同任何方差分析都一样。使用重复测量的方差分析的条件是：在许多不同的条件下测量随机取样的所有成员。因为样本是用各个条件依次处理的，所以重复测量因变量。由于不符合标准方差分析的前提假定：数据之间的独立性，所以对此使用标准的方差分析方法进行分析是不合适的。有些方差分析的实验设计中既有重复测量因子又有非重复测量因子，但只要设计中有一个重复测量因子，重复测量的方差分析的方法就应该被考虑。
使用该方法有以下几个原因：
（1）一些研究的要求就是要重复测量。
（2）当取样成员之间存在很大的变异时，如果按标准方法得到的实验结果会出现误差变异很大的问题，若想减小和改变误差变异就要对每个取样成员进行重复测量。
（3）当取样成员获取困难时，重复测量的设计就会因为它的每个成员都可以用所有的条件来处理而显得尤其的经济实惠。
（4）需要注意的是，重复测量的方差分析不能用来检验随机效应。
（5）在把取样成员按照一些重要的相似特征完成配对之后，也可以采用重复测量方差分析的方法。因为在这种情况下，那些完成配对的组各自具有相同的成员，各组中的每个成员都会因某个因子的不同的随机水平而被曝光。当取样成员完成配对的时候，在不同条件下的测量也可看作重复测量。
例如，选择了一组低气压做研究对象时，首先测量其气压水平，然后将具有相似气压水平的那些对象进行配对。在低压处理每对中的一个成员后，再次对所有成员的低压水平进行测量。这时应该把一个配对看做一个单一的取样成员。对于以上的情况，重复测量的方差分析的数据处理方法是最行之有效的。
重复测量设计和单纯的多变量设计之间有很大区别。对于二者来说，虽然都是多次测量取样成员，但是重复测量设计中每次实验测量的是在不同条件下同一特征的各个数值。比如，橘子树在不同年份所结的橘子的数目就能够用重复测量方差分析来比较。这里不同的年份是条件，而橘子的数目是测量的指标。恰恰相反的是多变量的设计中每次实验测量的都是不同的特征。例如橘子的数目、重量和价格不能够用重复测量的方差分析来比较，这里的数目、重量和价格尽管是三个指标，但并代表不同的条件，只是三个不同的指标而已。
在实际的科学研究中重复测量资料往往比独立资料更常见。例如：
（1）在临床研究中，常常需要通过观察病人在不同时间的某些生理或病理指标的变化趋势，来研究不同时间或疗程对于该病人的治疗效果。
（2）在流行病学研究中，观察队列人群在不同时间上的发病情况。研究对不同职业不同性别的人群实施某种措施后，在不同时间的多次效果考察。
（3）在卫生学研究中，纵向观察儿童生长发育规律等，不同地区和环境营养状况。
1.3 重复测量设计的优缺点
优点：
（1）用每一个个体作为自身的对照，克服了个体间的变异引起的误差。所以分析数据时能够更好地集中于处理的效应；
（2）由于重复测量设计是把每一个体作为自身的对照，所以在研究中所需的个体就相对较少，因此在经济方面更加节省。
缺点：
（1）滞留效应：前面一次的处理效应有可能会滞留到下一次的处理，从而引起不必要的误差；
（2）潜隐效应：前面一次的处理效应有可能会激活原本不活跃的效应；
（3）学习效应：由于实验次数增多，研究对象会越来越熟悉实验，其反应能力有可能会逐步得到提高[6]。
1.4 重复测量方差分析的应用方法
重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。其目的在于研究各种处理之间是否存在明显的差异，如研究受试者之间是否存在明显的差异，与此同时，还有研究受试者之间的差异、受试者在不同时间点上的几次测量之间的差异以及受试者同各种处理之间的交互效应。
首先，用球形检验判断重复测量数据在各个时间点之间的关系是否满足Huynh-Feldt 条件，当球形检验的结果为 P ﹥0.05，则说明重复测量数据之间实际上没有相关性，数据能够满足Huynh-Feldt 条件，这时我们可使用重复测量设计资料的单变量方差分析方法来处理资料数据；反之，当 P≤0.05时，表明资料不满足Huynh-Feldt 条件，这时就要使用Greenhouse-Geisser（G-G）法的球对称系数进行校正。
一般来说是通过转换因变量来实现球形假定的。也就是说每次实验的原始变量要根据正交比较来进行转换。只要转换矩阵是正交的，那么转换的形式一般情况下不会影响检验的结果。其实球形检验的结果只是决定输出结果的形式，这里有两种表现：单变量的和多变量的。这里特别要注意：是否使用重复测量的方差分析是在实验设计时的事情，而不是由球形检验的结果决定的，球形检验的结果只是决定在重复测量方差分析之后选择哪种输出结果。如果选择的结果单变量的，那么它若不满足球形检验，就必须对结果进行校正。 所以，通常如果不满足球形检验，还是选择多变量的结果为好。
球形条件不满足时常有两种方法可供选择：
（1） 采用MANOVA（多变量方差分析方法）；
（2） 对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整（调小）。
重复测量数据之间是否存在相关性可通过球形检验的结果来判断。如果该检验结果为P﹥0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，测量数据符合Huynh-Feldt条件，可以用单因素方差分析的方法来处理；如果检验结果P﹤0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的，所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。在科研实际中的重复测量设计资料后者较多，应该使用重复测量设计的方差分析模型。
对单因素重复测量资料进行方差分析的总思想是将总变异分解为个体间变异和个体内变异。对两因素重复测量资料进行方差分析的总思想是将总变异分解为对象间变异与对象内变异，其中个体内变异是与重复因素有关的变量。
一般采用正交多项式方法分析某个处理因素的均数随时间变化的情况。趋势分析有几点需要注意，首先检查最高阶次的参数在两对比组之间是否具有统计学意义，如果组间差异具有统计学意义，就能够认为包括本阶次及其余各阶次在内，它们之间都具有不同的趋势；否则，应继续对次高阶次的参数作评价。如果每个阶次上的差异都没有统计学意义，就可以认为这两条曲线的变化趋势是一致的。
1.5 重复测量方差分析的研究现状
运动人体科学实验研究方面比较常用的一种实验设计方法就是重复测量设计，2010年游永豪等人首先提出重复测量设计的归类命名方法，然后探讨了实验研究中有“前侧数据”（实验前测试的指标数据）的重复测量设计的统计分析方法，根据重测因素和分组因素的因素个数、各因素水平的不同，其统计方法也不同，最后对各种与研究设计对应的统计方法进行了归纳[7]。1999年，张毓武等人通过探讨大黄不同时间的吸收效果的实例，介绍了如何对重复测量资料进行设计与分析[8]。
临床研究中，往往需要观察病人在不同时间的某些生理、生化或病理指标的变化趋势，或研究不同时间或疗程的治疗效果，重复测量方差分析在临床和流行病学研究中应用广泛。1997年，张立等利用重复测量方差分析，研究给予单个气味刺激和同时给予多个气味刺激2种不同的试验设计方法对布氏田鼠气味辨别试验的影响，结果表明2种方法所得的数据无明显差异，都能反映出动物对气味的辨别能力[9]。2009年母小真利用重复测量方差分析对类风湿性关节炎的治疗效果进行研究，发现患者服用中西药结合的药物四个月后，晨僵时间从140分钟减少到20分钟，比单独服用西药的效果更明显[10]。2010年杨娅丽就肺表面活性物质对胎粪吸入综合征患儿血管内皮生长因子及血小板源性生长因子的影响进行试验，对所有试验数据进行整理、汇总并应用SPSS13.0软件进行统计学分析，各项指标的变化采用重复测量设计方差分析等，从而得出应用外源性肺表面活性物质对治疗胎粪吸入综合征有良好的效果的结论[11]。
1.6 本论文的研究内容
本论文旨在通过分析胎粪吸入综合征患儿应用肺表面活性物质前后血清中血管内皮生长因子VEGF的含量水平，对医学研究中重复测量数据的方差分析方法进行探讨，并学习使用SPSS软件实现重复测量数据的方差分析，以期对医学科研工作者提供可借鉴的统计分析方法。

2 SPSS软件的简介及研究现状
2.1 SPSS软件的简介
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），统计产品与服务解决方案软件。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，如今SPSS软件已出至版本20.0，而且更名为IBM SPSS。到今天为止SPSS软件已经有40余年的历史。全球大约有25万家用户在使用该软件，它们分布于包括通讯、医疗、财会、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究及科研教育等在内的多个领域和行业，在所有的专业统计软件当中，它在世界上应用最广泛 [12]。
世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件是SPSS软件，它最大的优点就是操作界面很直观，输出的结果非常美观漂亮。几乎所有的功能它都会以统一、规范的界面展现出来，而各种管理和分析数据方法的功能使用Windows的窗口方式展示，各种功能选择项则以对话框的形式展示出来。SPSS软件的用户只要有一定的Windows操作技能，稍稍了解统计分析的原理，就可以使用该软件进行特定的科研工作。SPSS软件采用与EXCEL表格类似的方式输入和管理数据，数据接口比较通用，可以非常方便的从其他的数据库中读入数据。其统计过程包括了所有常用的和比较成熟的统计过程，完全可以满足那些非统计专业人员如医学科研工作者的工作需要。输出的结果非常美观，结果存储时采用的是专用的SPO格式，也可以转存为HTML格式和文本格式。SPSS软件还特别为那些熟悉旧版本编程运行方式的用户设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选择好各个对应的选项，然后按“粘贴”按钮，系统就自动生成了标准的SPSS软件程序。这一设计为中、高级用户提供了极大的方便。
SPSS软件的输出结果虽然漂亮，但不能用word等常用的文字处理软件直接打开，只有通过拷贝、粘贴的方式才能应用。这可以说是SPSS软件的缺陷。
SPSS软件的基本功能有很多，其中包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。其中，统计分析过程包含有几大类别：描述性统计、一般线性模型、均值比较、相关分析、对数线性模型、回归分析、数据简化、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应等，在每一类中又包含了几个统计过程，在回归分析中就又包含了多个统计过程：线性回归分析、曲线估计、Probit回归、Logistic回归、两阶段最小二乘法、加权估计、非线性回归等，并且在每个过程中还可以允许用户选择不同的方法与参数。当然SPSS软件也有其专门的绘图系统，用户可根据数据来绘制各种图形。SPSS有很多优点，比如说它操作简便、编程方便且功能强大，并有全面的数据接口和灵活的功能模块组合，而且针对性很强[13]。
SPSS for Windows的分析结果具有清晰、直观、易学易用的特点，而且可以直接读取结果的EXCEL及DBF数据文件，现已能多种各种操作系统的计算机上应用。国际上最有影响的三大统计软件就是SPSS软件、SAS软件和BMDP软件。由于SPSS软件操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域广泛应用并发挥了巨大作用。

2.2 SPSS软件的研究现状
SPSS软件在临床试验研究中有非常广泛的应用。2003年陈平雁介绍了如何应用SPSS10.0软件处理重复测量的定量数据及如何正确的表述统计分析结果[14]。06年为动态观察激光在治疗心肌缺血和心动过缓上的作用，把用家兔做实验得到的数据用SPSS11.0软件处理，然后资料结合数图可直观看出各组心率随时间变化结果，即用激光治疗的效果良好[15]。在SPSS16.0软件中，可轻松通过菜单实现从重复测量数据到数据库格式的数据重构，然后再根据菜单中提示输入变量名、重复测量次数等内容，就可对重复测量数据进行方差分析并得到清晰的结果[16]。应用SPSS11.0软件中一般线性模型的repeated measures和multivariate过程对水迷宫重复测量数据进行重复测量方差分析和多元方差分析，并进行不同时间点和不同组间的两两比较，可知对于重复测量数据的方差分析，宜采用一般线性模型的重复测量过程方法进行分析，SPSS统计软件易于实现重复测量数据的方差分析[4]。

3 临床资料的重复测量方差分析
3.1 资料来源和分组
3.1.1 资料来源
本文资料来源于河北医科大学的研究生杨娅丽的学术论文“肺表面活性物质对胎粪吸入综合征患儿血管内皮生长因子及血小板源性生长因子的影响”中的部分数据（表3.1）。
新生儿胎粪吸入综合征（MAS）是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水，从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物质失活，而且肺组织也会发生化学性炎症，胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主，同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。据国内相关报道，活产儿中患有胎粪吸入综合征的约为1.2%~2.2%，病死率可达7%~15.2%，而国外流行病学调查资料报告指出MAS的病死率大约为3%~12% [17,18]。通常MAS患儿的内源性肺表面活性物质(pulmonary surfactant，PS)都受到了严重损害，由于胎粪吸入而引起的缺氧、酸中毒等现象会损害肺血管内皮细胞和肺泡上皮细胞，继而发生肺水肿和肺出血，从而使肺弥散的功能降低，缺氧现象更加严重。血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor，VEGF)是一种有丝分裂原，它特异作用于血管内皮细胞时，能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移，从而使血管通透性增加。而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化，学习如何使用SPSS软件对重复测量数据进行方差分析。
表 3.1 血清中VEGF的原始数据(ng/l)
治疗前
0小时
1.03 1.772 0.094 0.596 1.314 1.516 0.987 1.03 0.836 0.746 0.556 1.12 1.16
1.211 0.983 0.934 0.828 1.164 0.594 1.05 0.884
24小时
1.703 1.548 1.23 1.135 1.422 1.123 1.345 1.098 1.235 1.336 1.367 1.243
1.214 1.234 1.313 1.464 1.21 1.356 1.298 1.134 0.976
72小时
1.703 1.548 1.23 1.435 1.422 1.823 1.345 1.412 1.435 1.336 1.367 1.343
1.354 1.334 1.413 1.464 1.271 1.356 1.298 1.334 1.423
治疗后
0小时
0.88 1.03 1.226 1.558 0.854 1.03 0.778 1.03 0.856 0.78 0.868 1.03 0.64 1.03
0.82 1.272 1.006 1.08 0.862 1.05 0.884
24小时
1.203 1.068 1.23 1.335 1.322 1.123 0.921 0.987 1.235 1.236 1.432 1.143
1.214 0.934 1.213 1.164 1.21 0.956 1.298 1.134 0.976
72小时
1.203 1.368 1.423 1.335 1.322 1.123 1.463 1.387 1.235 1.236 1.432 1.143
1.214 1.334 1.213 1.364 1.21 0.956 1.298 1.134 0.976
3.1.2 患儿及分组
对入选患儿按随机数字法分为实验组和对照组两组。
选用河北省儿童医院新生儿科重症监护病房2008年2月至2010年1月收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组（PS组）和常规治疗组（对照组），每组各21例。PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。采集PS组及对照组患儿0小时，治疗后24小时和72小时静脉血2ml，离心并提取上清液后保存备用并记录血清中VEGF的含量变化情况。
3.2 统计学方法
分析资料可知，以上数据是同一受试对象（患儿血清中的VEGF含量）在不同时间点的测量值，即为重复测量数据。重复测量资料又分为单变量重复测量方差分析和多变量重复测量方差分析。
对同一组内（或接受同一种处理）的多个受试者，在多个时间点上的反应变量所作的测量就是单组重复测量，又称为单变量重复测量。多组重复测量指将受试者按处理的不同水平分为几个组，对这些组内的每一受试者，都对他们的反应变量在不同时间点上进行测量。所以本文资料要用单变量重复测量方差分析的方法处理。
单组重复测量数据分析的缺陷是只能分析观察对象的观测值在不同时间点的差别。通常认为不同时间点上的观察值的变化可能是所给予的“处理”的作用，也有可能是患者病情的自然变化，与“处理”无关，如果要分析“处理”的作用，必须设立一个平行对照组，通过组间差别的大小说明“处理”组作用的大小。两个独立样本的重复测量设计就是将N个受试对象随机地等分为两组，一组作为实验组，另一组作为对照组。
采用SPSS13.0统计学软件进行统计学处理，PS组在应用PS 0小时，24小时及72小时后血清中VEGF含量的变化采用重复测量设计方差分析，对照组也相应测得0小时、24小时和72小时后患儿血清中VEGF含量的变化并进行重复测量方差分析，因为至少有一个对象间因子有2个以上水平（本文有3个），必须满足球形检验的条件，所以对资料进行正态性及球对称性检验，当对象因子不满足球对称性条件时，使用Greenhouse-Geisser(G-G)法的球对称系数进行校正。检验水准定为0.05。P值小于0.05有统计学意义。
3.3 应用SPSS软件实现重复测量方差分析的步骤及结果
3.3.1 资料的整理
将原始资料检查核对后输入计算机，数据格式如表3.2。
本文要建立四个变量：group group=1 表示治疗前 group=2 表示治疗后；time1 表示0小时 time2 表示24小时 time3 表示72小时。
表3.2 重复测量的数据结构
编号
治疗前（group 1）
治疗后（group 2）
0小时
24小时
72小时
0小时
24小时
72小时
1
1.03
1.703
1.703
0.88
1.203
1.203
2
1.772
1.548
1.548
1.03
1.068
1.368
3
1.094
1.23
1.23
1.226
1.23
1.423
…
…
…
…
…
…
…
19
0.594
1.298
1.298
0.862
1.298
1.298
20
1.05
1.134
1.334
1.05
1.134
1.134
21
0.884
0.976
1.423
0.884
0.976
0.976

3.3.2 在SPSS软件中建立数据文件模式
首先打开SPSS软件，如图3.1。

图 3.1 SPSS软件的样式
其次，设置第一行Name为group，然后把Decimals项设为0（即小数点后有0个有效数字），Label项输入“治疗前和治疗后”（即group代表治疗前和治疗后），Values项设为“1=治疗前，2=治疗后”（即group等于1时代表治疗前，group等于2时代表治疗后），如图3.2。同理设置第二行Name为time1，Decimals为3，Label为0小时；设置第三行Name为time2，Decimals为3，Label为24小时；设置第四行Name为time3，Decimals为3，Label为72小时。结果表现为图3.3。

图3.2 Values项的设置

图3.3 设置变量后的SPSS软件
最后，单击SPSS软件下排按钮中的Data View，输入数据，建立的数据文件模式如图3.4。

图3.4 治疗前后的测量数据
3.3.3 应用SPSS软件分析重复测量数据的操作步骤
（1）调用 Repeated Measures：
Analyze →General Linear Model →Repeated Measures
（2）定义Repeated Measures Define Factor(s)对话框：
在Within-subject factor name框中删除原有的Factor1，输入组内因素time（定义重复测量的变量名为time），在Number of leves框中输入组内因素time的水平数3，单击Add按钮，在矩形框中显示time（3），点击Define按钮。
（3）定义Repeated Measures主对话框：
单击Define按钮，显示Repeated Measures主对话框，在左面矩形框中选择time1、time2、time3，单击向右箭头按钮，Within-subject variables（time）框中第一栏变为time1（1），第二栏变为time2（2），第三栏变为time3（3），点击group进入Between-Subjects Factor（s）。
（4）定义Options：
点击Options按钮，点击time进入Display Means for对话框中，选中Compare Main effects，选择LSD作时间因素主效应不同水平间的多重比较。选中复选框中的Descriptive statistics，输出描述统计量。点击Continue按钮。
（5）点击Model按钮，选中Custom（自定义模型），选time进入Within-subject Model（分析3次重复测量间有无随时间变化的趋势），选group进入Between subject Model（只分析主效应）。点击Continue按钮。
（6）绘制交互效应轮廓图：
单击Plots按钮，选time进入Horizontal Axis，选group进入Separate Lines，单击Add按钮。Plots对话框中显示time*group。点击Continue按钮。
点击OK按钮。
（7）每个时间点上两个分组之间的比较：
Date→Split Files
选中Analyze all cases，do not create grpups（取消对数据文件的拆分），单击OK按钮。
Analyze →General Linear Model →Multivariate（调用多元方差分析过程），选time1~time3进入Dependent variables对话框，选group进入Fixed factors对话框，单击Continue按钮；点击Model按钮，选中Custom（自定义模型），选择group进入Model对话框，单击Continue按钮；点击Post Hoc按钮，选group进入Post Hoc Tests for对话框，选中LSD（选择LSD为两两比较的方法，两两比较方法的选择同单因素方差分析），单击Continue按钮；点击Options按钮，选择group进Disolay means for对话框，选中复选框中的Descriptive statistics（输出对资料的描述），点击Continue按钮。点击OK按钮。
3.3.4 主要输出结果
表3.3 时间因素和分组因素的描述统计量
治疗前和治疗后
Mean
S