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轮廓分析是比较两组或多组多变量均数向量的轮廓是否相等。m个变量可以是统一处理的m次重复测量结果，也可以是m次处理的观察结果，但m次处理的观察结果必须属于同一类型的指标且计量单位相同，轮廓分析可以细分为平行轮廓、重合轮廓与水平轮廓，下面用案例进行解读。
案例实战：为比较两个产地某中草药的有效成分，对两产地中草药各随机抽取10份标本进行5种有效成分检测，数据如图，请问两产地中草药成分有无差异？ 
1.选择菜单Analyze→General Linear Model→Repeated Measures，弹出Repeated Measures Define Factor(s)（重复度量定义因子）对话框，，因为本例有5次测量，因此在numbers of levels框中输入5，点击Add按钮，然后点击左下角Define（定义）按钮，弹出Repeated Measures对话框。 2.在图框中，将x1-x5选中，放入右侧within-subjects variables（factor1）（主体内变量）框中。将“产地”放入Between subjects factors（主体间变量）框中。 
3.点击Plots按钮，将Factor1放入Horizontal Axis框中，将“产地”放入separate lines框中，点击Add，再点击Continue，返回主对话框，点击OK。主要结果如下： 
（1）平行轮廓检验：选择“Multivariate Test”中factor1*产地，F=2.899，P=0.058，可以认为两总体的轮廓相互平行。即两种产地的调查结果轮廓基本相同。 （2）重合轮廓检验：选择“Tests of Between-Subjects effects”中的“Group”，F=24.938，P=0.000<0.01，可见两总体的轮廓没有重合，可见，产地2的均值要高于产地1。 （3）水平轮廓检验：如果两组轮廓不仅平行而且重合，可将两组资料合并成一组，检验合并后的轮廓是否水平。SPSS操作步骤与上述相同，只不过不考虑分组因素，所以不需要将产地选入“Between-Subjects（factors）”框中。结果见factor1，F=10.284，P=0.000<0.01，显示5项指标均数不同，即不平行。
轮廓分析主要用于反映组间多指标，或者多次测量结果模式是否相同，可以细分平行轮廓、重合轮廓和水平轮廓，逐步递进！忙不多说！祝好吧！
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