跳到主要内容
临床统计方法速查站
方法分类

方差分析 Analysis of Variance (ANOVA)

连续型数据分析 连续型终点 全领域

比较三个及以上独立治疗组的连续终点均值，并给出总体 F 检验和按计划的两两比较。

统计原理

ANOVA 把总变异拆成组间变异和组内变异：

F=MSbetweenMSwithinF=\frac{MS_{\text{between}}}{MS_{\text{within}}}

若各组均值接近，组间均方不会明显大于组内均方，F 值接近 1；若治疗组均值相对组内波动明显分离，F 值增大。总体 F 检验控制一次总体假设，但后续多次两两比较仍需单独控制多重性。

组间差异与组内波动

F 统计量比较组间变异和组内变异。

什么时候用

终点是连续型、治疗组有三个及以上，且目标是先检验是否存在总体组间差异时使用单因素 ANOVA。总体检验显著并不自动说明哪两组不同；两两比较和多重性处理须按 SAP 预先规定。

SAP 里长这样：

Change from baseline at Week 8 will be analyzed using a one-way analysis of variance (ANOVA) with treatment group as a fixed effect. The overall treatment effect will be assessed by an F-test, followed by prespecified pairwise comparisons of each active dose versus placebo.

看到 one-way ANOVA / F-test / overall treatment effect / pairwise comparisons，即可定位到本页。

适用条件速查卡

项条件
终点类型连续型
组数通常 3 组及以上独立样本
分析数据范围示例限定 PARAMCD='SBP'、AVISIT='Week 8'、ANL01FL='Y'，每名受试者一行
主要假设观察独立、组内残差近似正态、组间方差齐性
不满足时明显偏态 → Kruskal-Wallis；需校正基线 → ANCOVA；多访视 → MMRM

核心 SAS 代码

proc import datafile="example.csv" out=adeff_raw dbms=csv replace;
  guessingrows=max;
run;

data adeff;
  set adeff_raw;
  where paramcd='SBP' and avisit='Week 8' and anl01fl='Y';
run;

proc glm data=adeff;
  class trt01p;
  model chg = trt01p;
  means trt01p / hovtest=levene;       /* 方差齐性诊断 */
quit;

/* 同一个一因素固定效应模型；直接输出组间差、95% CI 和 p 值 */
proc mixed data=adeff;
  class trt01p;
  model chg = trt01p;
  lsmeans trt01p / diff=all cl;
run;
  • MODEL 的治疗效应 F 检验回答“至少有一组均值不同”。
  • 非平衡设计应读取 Type III SS；本例只有单一治疗效应，Type I 与 Type III 结论通常一致。
  • PROC GLM 提供总体 F 检验和 Levene 诊断；随后相同的一因素固定效应模型用 PROC MIXED 的 DIFF CL 直接输出差值、95% CI 与 p 值。
  • DIFF=ALL 会产生所有两两比较；正式输出只保留 SAP 指定的对比，并按方案处理多重性。

变量解释表

变量含义典型来源
USUBJID受试者唯一标识ADSL.USUBJID
TRT01P计划治疗组/剂量组ADSL.TRT01P
PARAMCD分析参数代码ADEFF.PARAMCD
AVISIT分析访视ADEFF.AVISIT
ANL01FL主分析记录标志ADEFF.ANL01FL
CHG目标访视较基线变化ADEFF.CHG

输出对照

以下为字段定位，不预填未经 SAS 9.4 核验的数值。

SAS 输出编号对应 shell
Type III SS 表的 F Value①Overall treatment effect 的 F statistic
Type III SS 表的 Pr > F②Overall treatment effect 的 p-value
Least Squares Means 的 LSMean③各组 LS Mean
Least Squares Means 的 Standard Error④各组 SE
Differences of Least Squares Means 的 Estimate⑤计划的组间差；按 TRT01P / _TRT01P 两列确认方向
Differences of Least Squares Means 的 Lower / Upper⑥组间差 95% CI
Differences of Least Squares Means 的 Pr > |t|⑦两两比较 p-value

典型剂量探索 shell 中，总体检验行填写 ① / ②，每个预设剂量与 Placebo 的比较行填写 ⑤ (⑥) 和 ⑦；是否展示调整后 p 值由 SAP 决定。

示例数据与程序

  • example.csv — Placebo、Low Dose、High Dose 三组共 24 例原创模拟数据
  • example.sas — 数据限定、Levene 诊断、总体检验和两两比较程序

常见坑

常见坑

  • 总体显著就宣称所有组均不同：F 检验只说明至少一组不同，具体差异来自预设对比。
  • 忽略多重性：多个剂量与对照、全部两两比较会增加假阳性，调整规则必须按 SAP。
  • 非平衡设计读错平方和：存在不等样本量或其他效应时，应使用方案指定的 Type III 结果。
  • 混入重复访视：单因素 ANOVA 假设观察独立，多访视记录应改用 MMRM。

相关方法