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2013-03-12
现在有这样一个问题:

有两组人,A组人使用新系统,B组人使用旧系统。在使用系统前,分别测A组和B组人的疲劳水平(分别设为A1和B1),两组开始分别使用各自的系统,然后再分别测试A组和B组的疲劳水平(分别设为A2和B2)。那么,有两种分析方法:

第一种,使用SPSS中的重复测量,系统的影响是组间变量,前后两次测量作为重复测量,可以分析不同系统对疲劳的影响;
第二种,对于每个人,都用使用后的疲劳水平除以使用前的疲劳水平,得到疲劳水平比,然后采用T-test检验两组测试者疲劳水平比是否有显著性差异,从而确定两个系统对疲劳的影响。

那么这两种方法哪个是对的?如果得到的结果不一致,怎么解释?

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2013-3-12 23:02:22
第一种方法中,把两次测量的误差也分开了,相对好点;不过他的方差一般要比第二个的大;另外,这两个都要求数据时正态分布且满足齐次性。
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2013-3-13 08:25:33
whiteice 发表于 2013-3-12 23:02
第一种方法中,把两次测量的误差也分开了,相对好点;不过他的方差一般要比第二个的大;另外,这两个都要求 ...
如果使用第一种方法,发现系统的主效应不显著,但系统和测量的顺序交互效应显著;而使用第二种方法,发现两组的疲劳比差异显著,那应该怎么解释系统的影响呢?
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2013-3-13 09:02:00
第二个方法的你的假设可以是d2>d1,d表示差距。然后再测显著水平。第一种方法下,很有可能组间差异过大。就是说A1和B1差距过大。其实在实验设计的时候,就当排除两组初始的差异。所以在第一种方法下面,不应该有系统和测量的顺序交互。第二种方法其实就是第一种方法测量顺序的部分。推荐第二种。
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2013-3-13 09:35:26
wzheng007 发表于 2013-3-13 09:02
第二个方法的你的假设可以是d2>d1,d表示差距。然后再测显著水平。第一种方法下,很有可能组间差异过大。就 ...
为什么不应该有系统和测量顺序的交互效应呢,比如,A组的系统比较好,B组的系统比较差,那么用A组的人使用后和使用前的疲劳程度差异不大,而用B组的人使用后和使用前的疲劳程度差异会较大,这种情况下系统和测量顺序就是有交互效应的,是不是这样?
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2013-3-13 10:21:06
转帖一个我师兄的回复吧,希望有帮助。“
我觉得还是要考虑 交互效应
spss中的repeated measure 模块就是专门为这种情况设置的
所以他的第一种方法肯定是对的
只是效果未知

第二种方法单纯的提取除比
实际就已经丧失了一部分信息
但是还是可以这么做的
就好像合并了两个dummy variable 成了一个

所有 cbind feature 的过程肯定都是要lose information的
所以这么做不太好,但是结果未必不对

可以把两个model 的sum of squares比较一下
一般来说,第一个fitting的结果肯定会更好
所以如果两个结果差得太多,那我还是相信第一个

这也只是我的想法



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