① Dependent Variable: Y
Sum of
Mean
Source
DF Squares Square
F Value Pr > F
Model
3 871.49740304 290.49913435 18.10 0.0001
Error
26 417.20259696 16.04625373
Corrected Total 29 1288.70000000
Parameter INTERCEPT DRUG A
D F X
Estimate -0.434671164 B -3.446138280 B -3.337166948 B 0.000000000 B
0.987183811
T for H0: Parameter=0
-0.18 -1.83 -1.80
. 6.00
。男性和女性之间收缩压的差异 。试验药和对照药之间的作用差异 。大学生和运动员之间肺活量的差异
方差分析的原理
分解总体变异： SST = SSA + SSE
Y的总体变异 舒张压
被因子A 所 解释的部分
性别
残差
回归分析
分析自变量X对因变量Y的依存关系，即， 分析自变量X改变一个单位时，因变量Y的 改变量大小。
多元统计分析方法
The Methods of Multivariate Statistical Analysis
回忆
主要的统计分析方法
反 分类型 应 变 量 数值型
卡方分析 方差分析 回归分析
异同点？
比较率 比较均值 依存关系
方差分析
分析效应因子A对反应变量Y的影响，即， 分析效应因子A的不同水平对反应变量Y 的作用差异。
(3) 检验线性相关性的结果：(H0: 线性无关，H1:线性相关） A组：F=11.23，df=(1,8)，p=0.0101 D组：F=39.24，df=(1,8)，p=0.0002 F组：F= 6.21，df=(1,8)，p=0.0374 --------说明三个组上 y 与 x 均近似呈线性关系。
协方差分析的意义
• 可以消除多个混杂因素对处理效应的影响， 得到校正均值；
• 提高方差分析结果的准确性和真实性； • 医学研究中应用广泛，解决了很多条件不易
控制的实验问题。
协方差分析和随机区组设计的区别：
• 随机区组设计资料的方差分析仅可以消除一 个混杂因素（分类型变量）对因变量的影响；
• 协方差分析可以消除多个混杂因素对因变量 的影响。
区别(2)：模型
方差分析模型
μi 是组均值 (group mean) εij 是随机误差
协方差分析模型
μi 是校正的组均值 (adjusted group mean) εij 是随机误差 β是协变量x对因变量y的影响
区别(3)：假设条件
方差分析
协方差分析
Ø 在效应因子的每一 个水平上，因变量y 服从正态分布；
Ø 方差相等。
Ø 在效应因子的每一个水平上， 因变量y服从正态分布；
Ø 方差相等； Ø 在效应因子的每一个水平上，
因变量y和协变量x呈线性关系； Ø 斜率相同。
三、协方差分析的方法步骤
o 检验数据是否满足假设条件： § 正态分布性 § 方差齐性 § 线性相关性 § 平行性
o 检验效应因子的显著性 o 估计校正的组均值 o 检验校正的组均值之间的差异
【SAS 部分输出结果】 (1) 检验正态分布的结果：(H0: y 服从正态分布）
A组：W= 0.928405， P=0.4166 D组：W= 0.871798， P= 0.1002 F组：W= 0.972136， P= 0.9023 -------说明三个组的y 值均近似服从正态分布。 (2) 检验方差齐性的结果:（H0: 方差相等） Chi-Square =1.551005，DF=2，P= 0.4605， --------说明三个组的方差在统计意义上是相等的。
R-Square
C.V. Root MSE
Y Mean
0.676261 50.70604 4.0057775
7.9000000
②
Source
DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
DRUG
2 293.60000000 146.80000000 9.15 0.0010
方差分析存在的问题：结果不够准确
用方差分析结果来对下面问题作结论，合适吗？
。男性和女性之间收缩压的差异 。试验药和对照药之间的作用差异 。大学生和运动员之间肺活量的差异
年龄 用药前水平 身高
方差分析不够准确的原因：
SST = SSA + SSE
Y的总体变异 被因子A 所 残差 解释的部分
肺活量
职业
其意义是使得方型分析方法
协方差分析
含有数值型自变量 的方差分析
广义线性回归分析
含有分类型自变量 的回归分析
第二节 协方差分析
协方差分析是将方差分析原理和线性回归 分析原理结合起来的一种方差分析方法。 它消除了混杂变量（协变量）对因变量的 影响，使得方差分析结果更加准确。
class drug； model y=drug x； lsmeans drug / pdiff； run； 【SAS 输出结果】 General Linear Models Procedure Class Level Information Class Levels Values DRUG 3 A D F Number of observations in data set = 30
数据：
解：这是一个完全随机设计资料。令 x 表示治疗前病人身体的癫疯病菌数量， y 表示治疗后病人身体的癫疯病菌数量， drug 表示用药方式，取值为A、D和F，分别 表示使用抗生素A、抗生素D和安慰剂。
首先建立SAS数据集
data eg6_1； do id=1 to 10； do drug='A'， 'D'， 'F'； input x y @@； output； end； end；
方差分析和回归分析的不同点
结合？
自变量： 方差分析： 回归分析：
自变量---分类型 自变量---连续型
第六章
广义线性模型分析
General Linear Model Analysis
主要内容
Ø 什么是广义线性模型分析？ Ø 协方差分析 Ø 广义线性回归分析
第一节 广义线性模型分析的概念
广义线性模型分析是将方差分析和回归分 析的基本原理结合起来，用来分析连续型 因变量与任意型自变量之间各种关系的一 种统计分析方法。
cards； 11 6 6 0 16 13 …… 3 0 15 9 12 20
run；
(一) 检验协方差分析的4个假设条件是否满足 (1) 检验正态性： proc sort data=eg6_1； by drug；run； proc univariate data=eg6_1 normal；var y；by drug；run； (2) 检验方差齐性： proc discrim data=eg6_1 pool=test；class drug；var y；run； (3) 检验线性相关性： proc reg data=eg6_1； model y=x； by drug；run； (4) 检验平行性： proc glm data=eg6_1；model y=drug x drug*x ；run；
LSMEAN i/j 1
2
3
A
6.7149635 1 .
0.9521 0.0793
D
6.8239348 2 0.9521 .
0.0835
F
10.1611017 3 0.0793 0.0835 .
均值和校正均值
The means and adjusted means
means
adjusted means
。收缩压和胆固醇的依存关系 。肺活量和体重的关系 。污染物浓度和污染源距离之间的关系
回归分析的原理
分解总体变异： SST = SSX + SSE
Y的总体变异
舒张压
被自变量X 所 解释的部分
胆固醇
残差
方差分析和回归分析的相同点
模型：
因变量 = 自变量 + 残差
方法原理： 因变量：
分解总体变异 SST = SSA + SSE SST = SSX + SSE 连续型数值变量
X
1 577.89740304 577.89740304 36.01 0.0001
③
Source
DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
DRUG
2 68.55371060 34.27685530 2.14 0.1384
X
1 577.89740304 577.89740304 36.01 0.0001
③ TyepIII SS 对参数的检验结果。根据第三类SS定义，检验 模型中每一个自变量时，都校正模型中的其它变量对y 的 影响。此结果说明，校正了治疗前的病情状况后，这三种 治疗方法是没有显著性区别的(p=0.1384)。
④ 给出了三个处理组的校正均值，即，校正了治疗前的病情 状况后三个组的均值，以及每一对均值的差异比较。因为 上面结果已经说明三种治疗方法没有显著性差别，因此不 需要解释这一部分的结果。 因为数据满足协方差分析的 假设条件，因此，上述协方差分析结果是可靠的。
协方差分析在医学中的应用
1）借助协方差分析来排除非处理因素的干扰，从而 准确地估计处理因素的试验效应。
2）协方差分析和方差分析一样，包括各种类型的模 型，因此可以用来处理医学研究中各种不同设计资 料的分析，例如，完全随机设计资料，随机区组设 计资料等等。