一、方法简介
双因素重复测量方差分析是SPSSAU(在线SPSS)平台提供的一种重要统计方法，适用于以下两种情况：
研究中有两个组内因素
2.一个组内因素与一个组间因素构成的重复测量设计
这种方法也被称为两组或多组重复测量数据资料的方差分析，在医学、心理学等领域应用广泛。
二、典型案例解析
案例1：新旧药品剂型对血药浓度的影响
研究背景：将16名患者随机分为两组，分别服用新、旧剂型药品，记录0h、4h、8h、12h共4个时间点的血药浓度(μmol/L)。
研究问题：
新旧剂型对血药浓度的影响
测量时间对血药浓度的影响
3.剂型与时间的交互作用
数据格式：
注：group中0=旧剂型，1=新剂型
案例2：麻醉诱导对收缩压的影响
研究背景：研究新麻醉诱导方法，选取10例手术要求基本相同的患者，记录不同时间点的收缩压变化
研究问题：不同重测时间收缩压的差异是否有统计学意义
三、SPSSAU(网页SPSS)操作步骤
数据准备
以长型数据格式录入数据
确保组间因素和组内因素正确编码
分析操作
登录SPSSAU平台
选择双因素重复测量方差分析
指定：
组间因素变量(如group)
组内因素变量(如测量时间)
因变量(如血药浓度)
结果解读
主效应检验：分别查看组间因素和组内因素的显著性
交互效应检验：判断因素间是否存在交互作用
简单效应分析(如存在交互作用)
四、结果应用与图表展示
折线图：直观展示不同组别在不同时间点的均值对比
多重比较：如结果显著，可进行事后检验比较具体组别差异
五、注意事项
数据应符合方差分析的基本假设(正态性、方差齐性等)
球形假设检验结果会影响分析方法的选择
交互作用显著时，主效应解释需谨慎
重复测量设计需要考虑被试内相关性
通过SPSSAU平台的双因素重复测量方差分析功能，研究者可以高效地完成复杂实验设计的统计分析，为科研决策提供可靠的数据支持。