在深入探讨不同类型的方差分析(ANOVA)之前,了解一些关键术语非常重要:
因子:因子(也称为自变量)是一种分类变量,用于定义您要比较的组别。例如:
•处理(安慰剂 vs. 药物 A vs. 药物 B)
•物种(小鼠 vs. 大鼠 vs. 仓鼠)
•性别(雄性 vs. 雌性)
•时间点(0小时、24小时、48小时)
水平:因子的水平是指该因子内的特异性组别或类别。以上述处理因子为例,共有三个水平:安慰剂、药物A和药物B。同样,对于时间点因子的例子,也有三个水平:0小时、24小时和48小时(不过根据实验设计,您也可以设计出更多或更少的水平)。
单因子 → 单因素方差分析(例如比较三种药物)
两个因子 → 双因素方差分析(例如比较男女两组中的三种药物)
三个因素 → 三因素方差分析(例如:三种药物 × 两性别 × 四个时间点)
四个或更多因子 → 通常简称为“多因素方差分析”(例如,将基因型作为第四个因子加入)
假设您正在研究饮食和运动对减重的影响。您拥有:
•因子 1 - 饮食类型:地中海饮食、低碳水化合物饮食、低脂肪饮食(3 个水平)
•因子 2 - 运动方案:无、中等、剧烈(3 个水平)
这是一个双因素方差分析设计,共有 3 × 3 = 9 个组(饮食与运动的组合)。进行此方差分析可让您探究饮食对减重的影响、运动对减重的影响,或探究饮食与运动共同作用(称为交互作用)对减重的影响。