重复测量方差分析的应用——探索因变量在多种条件下的变化规律及其影响因素。
在科学研究中，我们常常需要对某一因变量（连续变量）进行多次测量，以观察其在不同时间点或不同条件下的变化情况。这种研究方法能够帮助我们更好地理解因变量的变化规律，并分析自变量（离散变量）、协变量等因素对其产生的影响。其中，长期练习广场舞、球、太极拳对普通大学生心率变化的影响就是一个典型的案例。
案例描述：
选取了一定数量的健康普通男性大学生，并将他们分为三组：广场舞组、球组和太极拳组。这三组学生每周分别进行各自的运动项目练习，共计练习三个月，每周两次，每次90分钟。在练习前后，对他们的心率进行了多次测量，包括运动前、运动中以及运动后的多个时间节点。
实验设计与变量：
自变量为学生的运动项目，即他们所参与的广场舞、球或太极拳的练习。而因变量则是重测因素，即他们心率测量的数据，共测量了六次。
数据分析步骤：
1）进入SPSS软件，选择一般线性模型中的重复测量功能。
2）定义因变量与自变量。将“HR1-HR6”放入“重测变量”列表中，并确保它们一一对应。将“运动项目”放入“主体间因子”列表中。
3）进行数据分析和图形展示。通过一系列操作，可以生成描述统计、齐性检验等结果，并绘制相应的图形。
结果解读：
1）球形度检验结果解读。当P值小于0.05时，应拒绝“球对称假设”，并采用适当的校正方法（如格林豪斯-盖斯勒校正）来处理数据。
2）方差分析结果解读。HR与运动项目的交互作用具有统计学意义，说明三组大学生的心率变化存在显著差异。长期练习广场舞的大学生，其心率在运动过程中相对较低，且在运动后的恢复速度也较快，这可能表明他们具有更好的心血管功能。
4）其他注意事项。
除了上述的重复测量方差分析外，当存在协变量、多个重测因素或多个自变量时，分析将变得更加复杂。通过合理的实验设计和数据分析步骤，我们仍然能够有效地探索因变量的变化规律及其与自变量、协变量之间的关系。
通过本案例的分析，我们了解到了重复测量方差分析的基本原理和应用方法。这种方法在科学研究中具有广泛的应用价值，能够帮助我们更好地理解因变量的变化规律及其与自变量、协变量之间的关系。