来来来，看看这组数据怎么分析

逛某论坛，发现一人问一问题，挺有意思，与大家分享，研究大意为对10例受试对象，采用的3种方法进行处理并进行检测。想知道不同处理间有无差异，该采用何种统计分析方法？数据如下图。大家思考一下哦!

松哥统计说

1、对于上述资料，是在10个人身上进行的3种处理检测，应该3种检测的是同样的指标，如果处理1、处理2和处理3检测的是不同指标，如身高、体重和血压。那根本无需比较，因为资料完全属性不同，不可能比较。那么3次检测应该为相同的指标。

2、同一受试对象3次检测，是非常常见的重复测量数据，所以本例应该优先考虑单因素重复测量数据方差分析，其条件为独立、正态和方差齐，同时应该球形型检验。

3、单因素重复测量数据方差分析，国内很多学者认为可以直接当做随机区组设计方差分析进行分析。其条件为独立，正态和方差齐。

4、建议按照2方案分析，因为不仅可以比较3次处理间有无差异，而且当发现有差异，还可以进行趋势模拟。即3次检测差异是符合线性趋势变化呢，还是二次方程变化呢。因此对数据解读更加充分。

5、当2和3的条件不满足呢，我们可以考虑K个相关相关样本的非参数Friedman检验，但信息会发生损失。在同等情况下，非参数检验有可能发现不了组间的差异。如本例非参数分析结果。

6、当2、3条件不符合时，我们还可以考虑当前比较热门流行的方法，即线性混合模型，很对书上也叫做多水平模型。该模型可以很好的处理具有相关性不独立的数据，同时对重复测量具有缺失值的数据也能够处理。

7、补充：很多临床数据重复检测的指标，不仅仅是数值变量，如本例数据，很多的时候也会是等级资料和二分类资料，那我们应该如何分析呢？

8、补充问题：请问各位，多水平模型一般在何时运用呢？

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