利用GLM程序分析相同個體之重複測量資料
感謝國立宜蘭大學提供 一、前言 重複測量（repeated measurement）之定義為使用相同個體在不同時間點進行多次量測相同性狀之測量方式，屬於動物試驗十分常見的一種資料型態。如表1所示，利用6隻動物逢機分配至3種處理，每種處理2隻，並每週測量特定項目一次，連續3次。此種測量資料型態就如同包括處理和時間效應之複因子試驗結構，故可看作3處理與3時間組合而成之複因子試驗設計，但資料本質上係對相同動物個體進行量測，故相近時間點之量測資料要比時間間隔較遠者具有較高之關聯性，且重複測量之變數亦隨時間之進展而改變。因此，這樣結構資料在資料間會有不同程度之相關性而產生特殊之共變方結構（covariance structure），以下分別以實例演練SAS分析程序之複因子試驗設計和GLM程序下之repeated指令，雖然不同統計方法均能取得答案，但以修正動物個體效應之repeated指令分析方法方屬正確。 表1. 利用6隻母雞逢機分配至3種飼料(A1、A2、A3)，每週測量平均飼料採食量一次，連續3週，分析飼料對母雞飼料採食量之影響 週別 (Time) 飼料(Diet) 母雞(Hen) 第一週(Y1) 第二週 (Y2) 第三週(Y3) A1 1 112.59 98.54 95.76 A1 2 97.49 83.19 92.61 A2 3 100.80 103.81 96.16 A2 4 103.41 97.61 88.53 A3 5 93.50 102.37 104.29 A3 6 98.39 100.27 106.13 二、複因子分析程序與變方分析表
