Multiple measures model统计检验：多测量受试者变化一致性适用检验咨询

你需要验证不同受试者的组内变异齐同性、以及空腹/餐后两类血糖的变化模式一致性，可根据你的数据特征选用以下方法：

• Mauchly球形检验：适用于后续采用常规重复测量方差分析（RM-ANOVA）的前置检验。该检验的核心假设就是不同受试者的*组内变异（within-subjects variation）*无显著差异，若检验结果p>0.05，说明满足球形假设，可直接用RM-ANOVA进一步分析两类血糖的变化模式差异。
• Levene方差齐性检验（派生指标版）：你可以先对每个受试者单独计算空腹血糖、餐后血糖的组内变异系数（CV），再用Levene检验比较不同受试者的两类CV值的方差是否齐同，可直接验证你提出的「不同受试者组内变异无显著差异」的假设。
• 线性混合效应模型（LMM）似然比检验：如果你的数据存在缺失值、测量时点分布不均匀，优先选用LMM拟合血糖变化的固定效应（时点、血糖类型）和随机效应（受试者随机截距/随机斜率），之后分别拟合组内残差同方差、异方差的两类模型，做*似然比检验（LRT）*判断组内变异是否齐同。
• Bland-Altman一致性分析：若核心需求是验证空腹与餐后血糖的变化模式一致性，可对相同时点的两类血糖检测值做Bland-Altman分析，计算95%一致性界限，判断两者的变化偏差是否在研究可接受的范围内。

补充注意：若Mauchly球形检验结果p<0.05，说明组内变异不齐，你需要对RM-ANOVA的自由度做Greenhouse-Geisser校正，或者直接改用非参数的Friedman M检验完成组内差异分析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ramonitzzz