4.7 含區組因素的析因設計一元定量資料方差分析
4.7.1 問題與數據
【例4-7】為研究克拉霉素的抑菌效果，對28個短小芽孢桿菌平板依據菌株的來源不同分成了7個區組，每組4個平板，用隨機的方式分配給標準藥物高劑量組（SH）、標準藥物低劑量組（SL）、克拉霉素高劑量組（TH）、克拉霉素低劑量組（TL）。給予不同的處理后，觀測抑菌圈的直徑，結果如表4-7所示。問：這是什么設計類型？應如何進行統計分析？
表4-7 28個平板給予不同處理后的抑菌圈直徑
4.7.2 對數據結構的分析
研究者在分配受試對象時，沒有采用完全隨機分配的方法，而是根據菌株的來源不同分成了7個區組，每個區組內的4個平板再隨機分配給“藥物種類”和“劑量大小”2個實驗因素全面組合而成的4個實驗組，并且2個實驗因素各水平組合而成的每一個實驗條件下都進行了7次獨立重復實驗，因此該資料應為含區組因素的析因設計。
4.7.3 分析目的與統計分析方法的選擇
分析時，若資料滿足方差分析的前提條件，應采用含區組因素析因設計定量資料方差分析，將區組因素對實驗結果的影響分離出來，從而更好地評價各實驗因素及其交互作用的效應大小。
4.7.4 SAS程序
SAS程序名為SASTJFX4_7.SAS。
程序中的第1步為建立數據集，block代表區組因素“菌株來源”，drug代表“藥物種類”，dose代表“給藥劑量”，diameter代表觀測指標“抑菌圈直徑”。其他程序與析因設計定量資料方差分析SAS程序相似，僅在class和model語句中多了一個區組項“block”。
4.7.5 主要分析結果及解釋
這是輸出結果的第1部分，可以看出區組因素與給藥劑量因素所對應的檢驗統計量和P值分別為F=3.99、P=0.0103，F=349.26、P＜0.0001，即不同菌株來源和不同給藥劑量對觀測指標的影響之間的差異具有統計學意義。
Least Squares Means
這是輸出結果的第2部分，是全部實驗組之間兩兩比較的結果。本部分首先給出了各實驗組在兩兩比較中的編號，見“LSMEAN Number”列。隨后，給出了各實驗組兩兩比較的結果，可以看出：除實驗組1與實驗組3、實驗組2與實驗組4之間的差異無統計學意義外，其他各組間的比較均有統計學差異。綜上所述，在控制藥物劑量在低劑量或高劑量時，標準藥物與克拉霉素對抑菌圈的直徑的影響效果沒有差異。