时间相关数据的统计分析（笔记更新中）

对事件相关数据的统计思路做一个笔记

可以用作肿瘤生长曲线（Tumor Growth Curve）/某一个药物处理后不同时间点表型的获取类型的数据。

总体来说合适的有两类，一类是以ANOVA为基础的方差分析，重复测量资料的方差分析；

另一类是将数据进行拟合后，对模型进行统计检验。

多因素（多个X可能相互影响）方差分析的SPSS做法，以及相应理论介绍。

第23讲 多因素方差分析之重复测量设计_哔哩哔哩_bilibili

SPSS重复测量方差分析之多组重复测量方差分析_哔哩哔哩_bilibili

62.SPSS 多组重复测量方差分析_哔哩哔哩_bilibili


用SPSS做混合实验设计的重复测量方差分析与简单效应检验_哔哩哔哩_bilibili（很细）

进行多因素方差分析后，要对每个组之间的差别进行统计分析即是事后检验，SPSS方差分析多重事后检验结果讲解和整理_哔哩哔哩_bilibiliddduh

但是对于重复测量数据的方差分析本身要求固定的varience以及covarience，因此也有论文推荐使用多元方差分析进行分析。

思路2：mixed linear regression/ model利用混合效应模型（多个X之间存在相关性，进行拟合）行假设检验。

混合效应模型考虑到多个X以及时间相关的数据，共同构建一个模型，在线性回归模型的基础上更加精细的分解了差异的来源，并且加入了自变量（X）间的影响的公式内容，获得更加合适的拟合。

原理讲解：

多层次、纵向及混合模型 - Multilevel, Longitudinal and Mixed Model_哔哩哔哩_bilibili

做法详解:SPSS为例，R后续补充(nlme包)
用SPSS做混合实验设计的重复测量方差分析与简单效应检验_哔哩哔哩_bilibiliRc介绍一下混合实验设计的方差分析，并利用SPSS中的语法EMMEANS，对交互效应存在时候的简单效应进行检验, 视频播放量 20724、弹幕量 28、点赞数 659、投硬币枚数 506、收藏人数 1318、转发人数 437, 视频作者 林林林林林园长, 作者简介 心理学教育学博士，有教学和分析需要的可以查看置顶动态，相关视频：SPSS-多因素方差分析2-三因素方差分析-涉及简单简单效应-交互效应，重复测量方差分析+简单效应分析，SPSS统计分析从入门到精通，SPSS双因素重复测量方差分析-三线表绘制-文字结果解读-简单效应-事后多重比较-Bonferroni矫正，spss重复测量方差分析三线表制作好了，怎么在论文中用专业术语写出来？，SPSS重复测量方差分析之多组重复测量方差分析，62.SPSS 多组重复测量方差分析，第23讲 多因素方差分析之重复测量设计，SPSS方差分析多重事后检验结果讲解和整理，采用SPSS软件设计混合正交表https://www.bilibili.com/video/BV1oc411j7SL/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4f7a33affa032a972a3e798a41686422

参考文献：

1、Zavrakidis, I., Jóźwiak, K. & Hauptmann, M. Statistical analysis of longitudinal data on tumour growth in mice experiments. Sci Rep 10, 9143 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-65767-7

2、Garcia TP, Marder K. Statistical Approaches to Longitudinal Data Analysis in Neurodegenerative Diseases: Huntington's Disease as a Model. Curr Neurol Neurosci Rep. 2017 Feb;17(2):14. doi: 10.1007/s11910-017-0723-4. PMID: 28229396; PMCID: PMC5633048.