我们接着上回讲到重复测量资料的方差分析。这回，我们详细解析其操作流程和结果解读，并一些使用条件和案例演示。
重复测量资料方差分析的详细介绍
重复测量资料，即在同一受试对象上，就同一观察指标在不同时间点进行多次测量的数据。这类数据常用于分析观察指标在不同时间点上的变化情况。其设计包括两因素（处理因素和测量时间）和多水平（处理有K个水平，测量时间有i个水平，即每个观察对象有i次重复测量数据）。这种分析既可分析两因素各水平均数间是否不同，也可分析处理因素和时间因素的交互效应。
重复测量资料方差分析使用条件
1. 数据独立性：各处理组间数据应独立。
2. 正态性：各组样本来自正态总体。若违反正态性假定，可转化数据或考虑非参数检验等方法。
3. 方差齐性：各组方差应相等。
4. 球形假定：自变量的各水平下的协方差矩阵应具有球形性特征，即满足球形假设。不满足该条件时，需进行校正。
案例与SPSS操作演示
案例背景
某研究者欲研究青光眼结膜成纤维细胞增殖表达情况，随机抽取了青光眼患者和对照对象，取两组研究对象细胞进行培养，观察不同时间点的细胞数。
SPSS操作流程
1.设定组内因素（内因子）：在重复测量的方差分析模型中，对同一个体相同变量的不同次测量结果视为一组。此处需预先设定重复测量的次数及相应变量。
2.定义组间因素（外因子）：即试验中感兴趣的变量，如本例中的分组变量（青光眼患者和对照组）。
3.进入重复测量的方差分析主对话框，对内因子进行进一步定义，并选择相应的自变量和因变量。
4.选择统计描述项：各组的统计描述值是必要的，以便后续分析。
结果解释
1. 内因子结果：解释了重复测量的变量情况，如本例中的timl～time4的4次观察到的平均细胞数。
2. 外因子结果：解释了试验中感兴趣的变量情况，如本例中的分组变量（青光眼患者和对照组）的统计情况。
3. 描述性统计量：提供了各变量组合下的均数、标准差和例数等信息。
4. 多变量检验结果：对多次重复测量视为多个因变量进行的多元方差分析结果。
5. 球形检验结果：用于判断各组重复测量的数据之间是否存在相关性，若P值小于设定的检验水准（通常为0.10），则认为数据不符合球形假设，需进行校正。
6. 方差分析结果：解释了内因子和外因子之间交互作用的统计意义，以及经过校正后的F值和P值。
小结与额外资源
通过上述讲解，我们详细了解了重复测量资料的方差分析的介绍、使用条件、SPSS操作流程及结果解读。希望这些内容能帮助您更好地理解和应用这一统计方法。若您在实践过程中遇到任何问题，欢迎随时提问。我们也提供答疑咨询服务，以帮助您解决统计分析中的疑难杂症。
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参考文献
临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解