重复测量资料在医学研究中很常见，比如观察服用降压药物后，血压随时间的变化趋势（时间概念），同一肿瘤患者不同肿块的标志物差异（空间概念）等，其特点是同一研究对象的重复测量值之间是非独立的。

然而，对重复测量数据统计分析方法的误用情况十分严重。下面我们举例来探讨重复测量资料的统计方法。

某研究采用A方式治疗10例烧伤患者，分别记录治疗前1天、治疗后10天（两个时点）体内乳酸的变化，见表1。为研究A治疗方式对烧伤患者乳酸含量是否有影响，则需要比较治疗前1天和治疗后10天的乳酸含量差别，该如何统计分析？

此时，可采用配对t检验或重复测量方差分析，二者结果一致。

这里要强调的是，配对t检验可以分析：①同一研究对象给予处理前、后比较；②同一研究对象给予不同处理比较；③不同研究对象配对后，随机接受不同处理比较。但是，重复测量方差分析则只能分析第①种情况。

上述例子属于同一研究对象给予处理前、后比较的情况。因此可以采用配对t检验或重复测量方差分析。

某研究采用A方式治疗10例烧伤患者，分别记录治疗前1天、治疗后10天、治疗后20天（多个时点）体内乳酸的变化，见表2。为比较治疗前1天、治疗后10天和治疗后20天的乳酸含量差别，该如何统计分析？

此时，可采用重复测量资料的方差分析。此种研究类型属于单因素重复测量设计，只涉及一个时间因素，主要观察的是研究指标随时间的变化趋势。

如果整体差异具有统计学意义，再进行两两比较（post-hoc），观察各个时间点的差异。如果对多个时间点仍然简单地用配对t检验，则会增加犯I型错误的概率。此时，需要控制多重比较时I型错误发生的概率，包括各组均数间任意两组的比较（如SNK法，Bonferroni法和Tukey法等）和一个对照组与其他组之间的比较（如Dunnett-t检验等）。