1.定義目標沒有清晰方向你會感覺每天的生活像一場漫無目的的旅行。設定一個目標將會讓你從無關緊要的活動中解放出來。2.行動起來不要等待完美時機。馬上開始行動并著手你的項目或任務。3.克服拖延找出原因是開始行動的第一步，然后找到解決方案，檢閱優先事項，對厭惡的任務切勿拖延。4.集中注意，避免中斷安排較長時間全身心投入單項任務。不斷地分心很難讓你完成更多事情。5.停止多任務處理同時處理多個任務有其局限性，會導致很多事情開始但是沒有一件完成。這會造成事與愿違，長遠來看不利于發展。6.設定最后期限幾乎所有任務都會占用一定的時間。設定截止日期可以讓你安排好時間，從而完成更多事情。7.停止查收郵件郵件是生產效率的頭號殺手之一。收件箱會讓你從一天中的重要目標中分心，從而不能完成真正的工作。8.清空收件箱每閱讀一條郵件就立即采取行動。刪除不必要的對話，存入文件夾，或交由他人來完成。每天清空收件箱可減輕超負荷的感覺。9.優先處置了解并專注于重要且影響力大的活動中。在能產生結果、對達成目標有幫助的事情上，多安排一些時間。10.不要混淆緊急與重要多數情況是需要即刻關注緊急的事務，不太重要的事情可以隨后關注或者干脆不去管。11.記錄下來學會放棄至關重要，特別是當需要完成大量困難的任務或者承諾的工作時。不要讓自己超負荷工作。12.采用周計劃設想你的目標，并提前做好計劃，以確保可以最有效地利用時間。13.整理東西如果知道在哪里可以準確地找到你需要的東西，會感覺到更高的可控性，并以此提高生產效率。14.準時完成最后一分鐘完成總是有壓力的。如果沒有有效的日程安排和適當的統籌，你將很難做到準時完成，而這將往往會影響信譽。15.最大限度地利用任何會議眾所周知，開會是最浪費時間的。建立議程，目的明確，群策群力，并確保每個人各司其職。16.審視社交媒體活動社交媒體對頭腦的影響就好比糖作用在身體上。在社交媒體上花費時間，不僅降低效率，而且無用的信息會讓大腦疲憊。17.停止閱讀新聞閱讀新聞會讓你把時間浪費在自己無法控制的事情上，并且這些事情往往與你要完成的工作毫不相干。18.適當休息不給大腦足夠的時間休息和充電，任何人都不可能讓大腦保持集中并高質量完成工作。19.吃得健康垃圾食品會降低體能水平。選擇一個既可以保證身體能量，又能讓你一天都表現良好的食譜。20.多鍛煉鍛煉對身體有深遠影響，使人感到幸福舒適，也可以助你放松，甚至提高腦力和改善體能。21.保證充足的睡眠為了完成更多工作，我們常會犧牲睡眠和休息。這會導致我們一整日動力不足，并有損認知和績效。22.開始早起晚睡比早起更容易，但晚睡會剝奪睡眠，并對情緒和生產力帶來負面影響。清晨是一天取得績效最好的時光。23.重整你的習慣個人精益得益于你的習慣。好習慣會讓你的一天達成更好績效。24.對行為負責你對自己的時間有100/%的支配權。想好如何支配今天的時間，做好自己以及所從事的項目了嗎？文章來源：HRoot （ID：HRootChina）
一、問題與數據研究者想知道短期/(2周/)高強度鍛煉是否會減少C反應蛋白/(C-Reactive Protein, CRP/)的濃度。研究者招募了12名研究對象，并讓研究對象參與兩組試驗：對照試驗和干預試驗。在對照試驗中，研究對象照常進行日常活動；在干預試驗中，研究對象每天進行45分鐘的高強度鍛煉，每組試驗持續2周，兩組試驗中間間隔足夠的時間。CRP的濃度在每組試驗中共測量了3次：試驗開始時的CRP濃度、試驗中的CRP濃度/(1周/)和試驗結束時的CRP濃度/(2周/)。這三個時間點代表了受試者內因素“時間”的三個水平，因變量是CRP的濃度，單位是mg//L。con/_1、con/_2和con/_3分別代表對照試驗開始時、對照試驗中和對照試驗結束時研究對象的CRP濃度，int/_1、int/_2和int/_3分別代表干預試驗開始時、干預試驗中和結束時研究對象的CRP濃度。部分數據如下：二、對問題的分析使用兩因素重復測量方差分析/(Two-way Repeated Measures Anova/)進行分析時，需要考慮5個假設。/ 對研究設計的假設：假設1：因變量唯一，且為連續變量；假設2：有兩個受試者內因素（Within-Subject Factor），每個受試者內因素有2個或以上的水平。注：在重復測量的方差分析模型中，對同一個體相同變量的不同次觀測結果被視為一組，用于區分重復測量次數的變量被稱為受試者內因素，受試者內因素實際上是自變量。對數據的假設：假設3：受試者內因素的各個水平，因變量沒有極端異常值；假設4：受試者內因素的各個水平，因變量需服從近似正態分布；假設5：對于受試者內因素的各個水平組合而言，因變量的方差協方差矩陣相等，也稱為球形假設。三、思維導圖（點擊圖片看清晰大圖）四、SPSS操作兩因素重復測量方差分析的操作1. 在主菜單下點擊Analyze /> General Linear Model /> Repeated measures...，如下圖所示：/ 2. 出現Repeated Measures Define Factor/(s/)對話框，如下圖所示：/ 3. 在Within-Subject Factor Name:中將“factor1”更改為treatment，因為研究對象共進行了2組試驗，在Number of Levels：中填入2；/ 4. 點擊Add，出現下圖：/ / 5. 在Within-Subject Factor Name:中填入time，因為研究對象的CRP水平在每組試驗中共測量了3次，在Number of Levels：中填入3，點擊Add；/ 6. 點擊Define，出現下圖Repeated Measures對話框；/ 7. 如下圖所示，Within-Subjects Variables后面的括號內是受試者內因素的名字，將左側六個變量均選入右側框中，如下圖所示：/ 8. 點擊Plots，出現Repeated Measures: Profile Plots 對話框，如下圖所示：/ 9. 將time選入Horizontal Axis：框中，將treatment選入Separate Lines：框中；/ 10. 點擊Add，出現下圖，點擊Continue；/ 11. 點擊Save，出現Repeated Measures: Save對話框；/ 12. 在Residuals下方選擇Studentized，如下圖所示，點擊Continue；/ 13. 點擊Options，出現Repeated Measures: Options對話框；/ 14. 將treatment、time和treatment*time選入Display Means for：中，下方Compare main effects為勾選狀態，在Confidence interval adjustment：下選擇Bonferroni，在Display下方勾選Descriptive statistics 和Estimates of effect size，點擊Continue，點擊OK。五、對假設的判斷/ 那么，用Two-way Repeated Measures Anova分析時，如何考慮和處理這5個假設呢？由于假設1-2都是對研究設計的假設，需要研究者根據研究設計進行判斷。本例中因變量為CRP濃度，是連續變量，符合假設1：因變量唯一，且為連續變量。共有2個受試者內因素：干預因素（兩個水平：1個水平為“干預”，另一個水平為“對照”）和時間因素（3個水平：試驗開始時、試驗中和試驗結束時），符合假設2：有兩個受試者內因素（Within-Subject Factor），每個受試者內因素有2個或以上的水平。2個受試者內因素干預因素（兩個水平：1個水平為“干預”，另一個水平為“對照”）和時間因素（3個水平：試驗開始時、試驗中和試驗結束時），共形成了6個“處理”組。下面我們主要對數據的假設3-5進行判斷。/(一/) 假設3：受試者內因素的各個水平，因變量沒有極端異常值；1. 通過學生化殘差判斷異常值在上述操作中我們選擇了保存Studentized residuals，就是學生化殘差，一般認為觀測的學生化殘差超過±3（標準差）時為異常值。進行上述操作后，我們在數據主頁面可以看到產生了6個新變量。注：殘差是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差，學生化殘差是殘差中一種。/ 點擊數據下方的Label，可以看到新產生的6個變量對應的意義，如下圖所示，分別是int/_1、int/_2、int/_3、con/_1、con/_2和con/_3的學生化殘差。/ 要判斷觀測是否為離群值，可以查看學生化殘差是否超過±3的范圍。在數據頁面對新生變量進行排序，右擊SRE/_1，選擇Sort Ascending，將SRE/_1按照從大到小的順序排列。/ 如下圖所示，SRE/_1最小值為-2.05，最大值為1.17，沒有超過±3的范圍。/ 用同樣的方法可以對其他5個新生變量進行檢驗。如果沒有發現異常值，可以這樣報告：通過用學生化殘差是否超過±3的方法沒有發現異常值；如果發現異常值，可以這樣報告：通過用學生化殘差是否超過±3的方法，發現一個異常值，該觀測的學生化殘差為3.83。2. 異常值的處理/(1/) 導致數據中存在異常值的原因有3種：1/) 數據錄入錯誤：首先應該考慮異常值是否由于數據錄入錯誤所致。如果是，用正確值進行替換并重新進行檢驗；2/) 測量誤差：如果不是由于數據錄入錯誤，接下來考慮是否因為測量誤差導致（如儀器故障或超過量程），測量誤差往往不能修正，需要把測量錯誤的數據刪除；3/) 真實存在的異常值：如果以上兩種原因都不是，那最有可能是一種真實的異常數據。這種異常值不好處理，但也沒有理由將其當作無效值看待。目前它的處理方法比較有爭議，尚沒有一種特別推薦的方法。需要注意的是，如果存在多個異常值，應先把最極端的異常值去掉后，重新檢查異常值情況。這是因為有時最極端異常值去掉后，其他異常值可能會回歸正常。/(2/) 異常值的處理方法分為2種：1/) 保留異常值：① 因變量轉換成其他形式；② 將異常值納入分析，并堅信其對結果不會產生實質影響。2/) 剔除異常值：直接刪除異常值很簡單，但卻是沒有辦法的辦法。當我們需要刪掉異常值時，應報告異常值大小及其對結果的影響，最好分別報告刪除異常值前后的結果。而且，應該考慮有異常值的個體是否符合研究的納入標準。如果其不屬于合格的研究對象，應將其剔除，否則會影響結果的推論。/(二/) 檢驗假設4：受試者內因素的各個水平，因變量需服從近似正態分布盡管有一系列方法可以檢驗正態性，我們這里通過Shapiro-Wilk's檢驗學生化殘差的正態性。1. 在主菜單點擊Analyze /> Descriptive Statistics /> Explore...，如下圖：/ 2. 出現Explore對話框，將新產生的6個學生化殘差選入Dependent List，點擊Plots；/ 3. 出現下圖Plots對話框；/ 4. 在Boxplots下選擇None，去掉Descriptive下Stem-和-leaf，選擇Normality plots with tests，點擊Continue，點擊OK。/ 5. 對于樣本量較小（/</>P/</>P=0.022/</>P均大于0.05，說明SRE/_2~SRE/_6均服從正態分布。本例中，我們假設SRE/_1違反正態分布的程度不嚴重，不需要對數據進行轉換。可以這樣報告：通過Shapiro-Wilk's 檢驗學生化殘差的正態性，除了干預試驗開始時的CRP濃度外，其他測量的CRP濃度都服從正態分布。/ 6. 如果數據不服從正態分布，可以有如下3種方法進行處理：/(1/) 數據轉換：對轉換后呈正態分布的數據進行單因素方差分析。當各組因變量的分布形狀相同時，正態轉換才有可能成功。對于一些常見的分布，有特定的轉換形式，但是對于轉換后數據的結果解釋可能比較復雜。/(2/) 直接進行分析：由于單因素重復測量方差分析對于偏離正態分布比較穩健，尤其是在各組樣本量相等或近似相等的情況下，而且非正態分布實質上并不影響犯I型錯誤的概率。因此可以直接進行檢驗，但是結果中仍需報告對正態分布的偏離。/(3/) 檢驗結果的比較：將轉換后和未轉換的原始數據分別進行單因素重復測量方差分析，如果二者結論相同，則再對未轉換的原始數據進行分析。六、結果解釋/ 在結果解釋之前，我們需要先明確幾個概念：單獨效應、主效應和交互作用。單獨效應/(simple effect/)：指其他因素的水平固定時，同一因素不同水平間的差別。例如，當A因素固定在第1個水平時，B因素的單獨效應為20；當A因素固定在第2個水平時，B因素的單獨效應為24。主效應/(main effect/)：指某一因素的各水平間的平均差別。例如，當A因素固定在第1個水平時，B因素的單獨效應為20；當A因素固定在第2個水平時，B因素的單獨效應為24。平均后得到B因素的主效應（20+24）//2=22。交互作用/(interaction/)：當某因素的各個單獨效應隨另一因素變化而變化時，則稱這兩個因素間存在交互作用。為了更方便理解交互作用的概念，可以看一下下圖中的舉例。當兩條線是平行時，交互作用沒有統計學意義；當兩條線不平行，即使沒有在數據中有交叉點，交互作用也存在。/ 當存在交互作用時，單獨分析主效應的意義不大，需要逐一分析各因素的單獨效應；當不存在交互作用時，說明兩因素的作用效果相互獨立，逐一分析各因素的主效應即可。/(一/) 基本描述1. SPSS首先會給出Within-Subjects Factors表，該表提示了兩個受試者內因素treatment和time各個水平對應的標簽，在后面的表格中會用到。/ 2. Descriptive Statistics表給出了int/_1、int/_2、int/_3、con/_1、con/_3和con/_3的均值，標準差和例數。干預試驗開始時、干預試驗中和干預試驗結束時研究對象的CRP濃度干預試驗分別為2.70 ± 0.25 mg//L、2.58 ± 0.31 mg//L和2.42 ± 0.32 mg//L，對照試驗開始時、對照試驗中和對照試驗結束時研究對象的CRP濃度對照試驗分別為2.69 ± 0.23 mg//L、2.70 ± 0.22 mg//L和2.69 ± 0.25 mg//L。在該表中可以看到，隨著時間推移，對照試驗三個時間點的CRP濃度相似，而干預試驗三個時間點的的CRP濃度則有所下降。/ 3. treatment*time表中沒有再出現int/_1、int/_2、int/_3、con/_1、con/_3和con/_3的變量名，而是給出了對應的3個時間點的標簽。該表中給出了int/_1、int/_2、int/_3、con/_1、con/_3和con/_3的均值、標準誤和均值的95/%置信區間。/ 4. Estimated Marginal Means of MEASURE/_1給出了對照試驗和干預試驗三個時間點CRP均值的折線圖。可以看到，對照試驗和干預試驗在開始時的CRP濃度相似，隨著時間推移，干預試驗中研究對象的CRP濃度呈下降趨勢，而對照試驗中研究對象的CRP濃度變化不大。從該圖中看到，兩條線不平行，提示兩個受試者內因素存在交互作用。/ /(二/) 球形假設的檢驗結果1. 在判斷兩個受試者內因素是否存在交互作用前，需要先判斷是否符合球形假設。在Mauchly's Test of Sphericity表中，給出了球形假設的檢驗結果。如果P/</>P/>0.05，則滿足球形假設。本例中，交互項treatment*time的χ2=5.270，P=0.072，所以對于交互項，因變量滿足球形假設。/ 2. 當違背了球形假設條件時，需要進行epsilon /(ε/)校正。如下圖突出顯示，SPSS共用了三種方法進行校正，分別為：Greenhouse-Geisser、Huynh-Feldt和Lower-bound。在實際應用中，只用Greenhouse-Geisser和Huynh-Feldt兩種方法，這兩種方法計算得到的epsilon /(ε/)的值越低，說明違反球形假設的程度越大，當epsilon /(ε/)=1時，說明完美的服從了球形假設。Maxwell /& Delaney /(2004/)建議當epsilon /(ε/)/<0.75時，使用greenhouse-geisser方法校正。其他統計學家建議當epsilon /(ε/)=""/>0.75時，使用Huynh-Feldt方法校正。/ 3. 滿足球形假設的結果上述交互項滿足球形假設，我們下面需要看交互項對因變量的影響是否有統計學意義。在Tests of Within-Subjects Effects表中，如果P/>0.05，則表示交互項無統計學意義（本例中，P值顯示為0.000，不代表P值實際為0，而是表示P/</>如表中突出顯示的內容所示，在Sphericity Assumed行，treatment和time的交互作用具有統計學意義，F/(2, 22/)=30.157，P/</>/ 4. 不滿足球形假設的結果當不滿足球形假設時，可以采用Greenhouse /& Geisser方法進行校正，如下表中突出顯示的內容。可見，交互項的自由度（df）由原來符合球形假設時的2變成了1.419，誤差項的自由度由原來的22變成了15.607，均方/(Mean Square/)由原來的0.122變成了0.172，treatment和time的交互作用具有統計學意義，F/(1.419, 15.607/) = 30.157，P/</>/ /(三/) 交互作用存在時的分析步驟當交互作用有意義時，單獨分析主效應的意義不大，需要逐一分析不同時間水平干預試驗和對照試驗中研究對象CRP濃度的差異，即各受試者內因素的單獨效應。1. treatment的單獨效應檢驗treatment的單獨效應是指在不同時間水平比較干預試驗和對照試驗中研究對象CRP濃度的差異，需要三次單獨的比較，如下圖所示。受試者內因素time有三個水平，所以需要做三次比較。需要做的3個比較分別為：int/_1與con/_1、int/_2與con/_2和int/_3與con/_3。/ /(1/) SPSS操作1/) 在主菜單下點擊Analyze /> General Linear Model /> Repeated measures...，如下圖所示：/ 2/) 出現Repeated Measures Define Factor/(s/)對話框，如下圖所示：/ 3/) 單擊time/(3/)，點擊Remove按鈕，在Number of Levels：只剩treatment/(2/)，如下圖所示：/ 4/) 點擊Define，出現下圖Repeated Measures對話框；/ 5/) 如下圖所示，Within-Subjects Variables后面的括號內是受試者內因素的名字，將左側int/_1和con/_1變量均選入右側框中，如下圖所示：/ 6/) 點擊Options，出現Repeated Measures: Options對話框，如下圖所示：/ 7/) 去掉Display下方勾選Descriptive statistics，點擊Continue，點擊OK。/ 8/) 第二個treatment的單獨效應重復上述操作，將步驟5中將int/_2和con/_2選入右側框中；第三個treatment的單獨效應重復上述操作，將步驟5中將int/_3和con/_3選入右側框中。/(2/) treatment單獨效應的結果1/) int/_1和con/_1的比較結果當只有兩個組比較時，不需要檢驗球形假設。Tests of Within-Subjects Effects表是對因變量進行一元方差分析的結果。P0.05時，自變量對因變量的影響存在統計學意義；P≥0.05時，自變量對因變量的影響不存在統計學意義。該表給出了研究開始時treatment對因變量的單獨效應，treatment對CRP濃度的影響不具有統計學意義，F/(1, 11/)=0.402， P=0.539。/ 然后在Pairwise Comparisons表中看int/_1和con/_1的兩兩比較結果，在研究開始時干預試驗中研究對象的CRP濃度比對照試驗的高0.14/(95/%置信區間：-0.034 - 0.061/)mg//L，但差異不具有統計學意義，P=0.539。2/) int/_2和con/_2的比較結果Test of Within-Subjects Effects表給出了研究中期treatment對因變量的單獨效應，treatment對CRP濃度的影響具有統計學意義， F/(1, 11/) =10.434，P=0.008。/ 然后在Pairwise Comparisons表中看int/_2和con/_2的兩兩比較結果，在研究中期時干預試驗中研究對象的CRP濃度比對照試驗的低0.125/(95/%置信區間：-0.210 - 0.040/)mg//L，差異具有統計學意義，P=0.008。/ 3/) int/_3和con/_3的比較與上述相似，在此不做贅述。注意：有些學者和統計學家推薦在進行多個單獨效應的比較時進行校正。常用的方法是對顯著性水平進行Bonferroni校正：用現有的顯著性水平除以單獨效應的個數。本例中，treatment的單獨效應有3個，所以校正后的顯著性水平α=0.05÷3=0.0167。2. time的單獨效應相似的，檢驗time的單獨效應是指在treatment的不同組中比較時間因素的差異。受試者內因素treatment有兩個水平，所以需要做兩次比較，如下圖所示。做這些比較與做2次單因素重復測量方差分析相同，需要做的2個比較分別為：int/_1、int/_2與int/_3和con/_1、con/_2與con/_3。time的單獨效應與上述treatment的單獨效應SPSS操作相似，在此不做贅述。/ /(1/) 對照試驗中time的單獨效應1/) 由于time的單獨效應是比較3個水平，所以需要判斷是否符合球形假設。如下圖所示，P=0.053，大于0.05，所滿足球形假設。/ 2/) 然后看Test of Within-Subjects Effects表，該表給出了對照試驗time的單獨效應，在對照試驗中時間因素對CRP濃度的影響沒有統計學意義，F/(2, 22/) =0.182，P=0.835。由于對照試驗中時間因素對CRP濃度的影響沒有統計學意義，所以不必在進行三個時間點的兩兩比較。/ /(2/) 干預試驗中time的單獨效應1/) 由于time的單獨效應是比較3個水平，所以需要判斷是否符合球形假設。如下圖所示，P=0.056，大于0.05，滿足球形假設。/ 2/) 然后看Test of Within-Subjects Effects表，該表給出了干預試驗中time的單獨效應，在干預試驗中時間因素對CRP濃度的影響有統計學意義，F/(2, 22/) =40.160，P/</>3/) 下面是兩兩比較的結果。如下圖所示，試驗開始時的CRP濃度/(2.70 ± 0.25 mg//L/)與試驗中期的CRP濃度/(2.58 ± 0.31 mg//L/)的差異具有統計學意義/(P=0.002/)，差值為0.128/(95/%置信區間：0.052 - 0.205/) mg//L；試驗中期時的CRP濃度/(2.58 ± 0.31 mg//L/)與試驗結束時的CRP濃度/(2.42 ± 0.32 mg//L/)的差異具有統計學意義/(P/<0.001/)，差值為0.158/(95/%置信區間：0.087 -="" 0.230/)=""/>/(四/) 交互作用不存在時的分析步驟當交互作用不存在時，需要解讀兩個受試者內因素（treatment和time）的主效應。如果/>2水平的受試者內因素的主效應存在，需要后續進行兩兩比較。1. treatment的主效應1/) 由于treatment只有兩個水平/(干預與對照/)，所以不需要檢驗是否符合球形假設。Test of Within-Subjects Effects表給出了treatment的主效應結果。檢驗treatment的主效應意味著檢驗無論在什么時間點上，CRP的濃度是否有差異。在Test of Within-Subjects Effects表中，P/</>P≥0.05時，自變量對因變量的影響不存在統計學意義。如下圖突出顯示所示，treatment對CRP濃度的主效應具有統計學意義，F/(1, 11/)=16.745，P=0.002。2/) 下面是兩兩比較的結果。如下圖Pairwise Comparisons表中所示，干預試驗中研究對象的CRP濃度比對照試驗的CRP濃度低0.127/(95/%置信區間：-0.196 ~ -0.059/) mg//L，差異具有統計學意義，P=0.002。/ 2. time的主效應1/) 由于time的主效應是比較3個水平，所以需要判斷是否符合球形假設。如下圖所示，P=0.027（/</>/</>/ / 2/) Test of Within-Subjects Effects表給出了time主效應，時間因素對CRP濃度的影響具有統計學意義，F/(1.322, 14.537/) =25.558，P/</>/ 3/) 下面是兩兩比較的結果。如下圖所示，試驗開始時的CRP濃度與試驗中期的CRP濃度的差異具有統計學意義/(P=0.004/)，差值為0.059/(95/%置信區間：0.020 - 0.098/) mg//L，試驗中期時的CRP濃度與試驗結束時的CRP濃度的差異具有統計學意義/(P=0.003/)，差值為0.085/(95/%置信區間：0.032 - 0.138/) mg//L。七、撰寫結論1. 當兩受試者內因素間存在交互作用時采用兩因素重復測量方差分析方法，判斷不同干預措施隨著時間的變化對受試者CRP濃度的影響。通過對學生化殘差的分析，經Shapiro-Wilk檢驗，各組數據服從正態分布/(P/>0.05/)；通過學生化殘差是否超過±3倍的標準差判斷，各組數據無異常值。經Mauchly's球形假設檢驗，對于交互項treatment*time，因變量的方差協方差矩陣相等/(P/>0.05/)。數據以均數±標準差的形式表示。treatment和time的交互作用對CRP濃度的影響有統計學意義，F/(2, 22/)=30.157，P/</>在試驗開始時，對照試驗/(2.69 ± 0.23 mg//L/)與干預試驗/(2.70 ± 0.25 mg//L/)中研究對象的CRP濃度的差異不具有統計學意義，F/(1, 11/)=0.402，P=0.539。在試驗中期時，對照試驗/(2.70 ± 0.22 mg//L/)與干預試驗/(2.58 ± 0.31 mg//L/)中研究對象的CRP濃度的差異具有統計學意義，差值為0.13/(95/%置信區間：0.04 - 0.21/) mg//L，F/(1, 11/)=10.434，P=0.008。在試驗結束時，對照試驗/(2.69 ± 0.25 mg//L/)與干預試驗/(2.42 ± 0.32 mg//L/)中研究對象的CRP濃度的差異也具有統計學意義，差值為0.27/(95/%置信區間：0.17 - 0.38/) mg//L，F/(1, 11/)=32.069，P/</>在對照試驗中，對于受試者內因素time，因變量符合球形假設/(P=0.053/)。時間因素對CRP濃度的單獨效應沒有統計學意義，F/(2, 22/)=0.182，P=0.835。在干預試驗中，對于受試者內因素time，因變量符合球形假設/(P=0.056/)，時間因素對CRP濃度的單獨效應有統計學意義，F/(2, 22/)=40.160，P/</>干預試驗開始時的CRP濃度/(2.70 ± 0.25 mg//L/)與干預試驗中期的CRP濃度/(2.58 ± 0.31 mg//L/)的差異具有統計學意義/(P=0.002/)，差值為0.128/(95/%置信區間：0.052 - 0.205/) mg//L，干預試驗中期時的CRP濃度/(2.58 ± 0.31 mg//L/)與干預試驗結束時的CRP濃度/(2.42 ± 0.32 mg//L/)的差異具有統計學意義/(P/<0.001/)，差值為0.158/(95/%置信區間：0.087 -="" 0.230/)=""/>2. 當兩受試者內因素間不存在交互作用時采用兩因素重復測量方差分析方法，判斷不同干預措施隨著時間的變化對受試者CRP濃度的影響。通過對學生化殘差的分析，經Shapiro-Wilk檢驗，各組數據服從正態分布/(P/>0.05/)；通過學生化殘差是否超過±3倍的標準差判斷，各組數據無異常值。經Mauchly's球形假設檢驗，對于交互項treatment*time，因變量的方差協方差矩陣相等/(P/>0.05/)。數據以均數±標準差的形式表示。treatment和time的交互作用對CRP濃度的影響無統計學意義，F/(2, 22/)=1.026，P=0.258。因此，需要解讀兩個受試者內因素 /(treatment和time/)的主效應。如果/>2水平的受試者內因素的主效應存在，需要后續進行兩兩比較。treatment對CRP濃度的主效應具有統計學意義，F/(1, 11/)=16.745，P=0.002。干預試驗中研究對象的CRP濃度比對照試驗的CRP濃度低0.127/(95/%置信區間：-0.196 ~ -0.059/)mg//L，差異具有統計學意義，P=0.002。時間因素對CRP濃度的影響具有統計學意義，F/(1.322, 14.537/) =25.558，P/</>P=0.004/)，差值為0.059/(95/%置信區間：0.020 - 0.098/) mg//L，試驗中期時的CRP濃度與試驗結束時的CRP濃度的差異具有統計學意義/(P=0.003/)，差值為0.085/(95/%置信區間：0.032 - 0.138/) mg//L。
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