多因素方差分析的SPSS操作课件.ppt

多因素方差分析的SPSS操作课件,第6章多因素方差分析,6.1两因素被试间方差分析6.2三因素被试内方差分析6.3多因素混合实验设计,多因素方差分析的SPSS操作课件,单因素方差分析,这种设计只包含一个因素，该因素有两个水平或以上水平，单因素设计有多种形式。单因素被试间方差分析AnalyzeCompareMeanOne-WayANOVA.单因素方差分析检验因变量在单一自变量不同水平上的差异，自变量被划分为两个以上的水平，被试只接受一种处理。如果不同水平之间的差异显著，我们可以推论因变量的变化由自变量引起。单因素被试内方差分析AnalyzeGeneralLinearModelRepeatedmeasures.如果被试同时接受不同水平的处理，则需要重复测量形成几个彼此不独立的变量，因此需要调用GLM命名对因变量进行重复测量方差。,多因素方差分析的SPSS操作课件,多因素方差分析,多因素被试间方差分析（多因素完全随机实验设计）AnalyzeGeneralLinearModelUnivariate这种设计的特点是，研究包含两个或以上因素，并且均为被试间变量，产生不同的水平结合，被试随机地分配到各水平结合中，接受实验处理。多因素被试内方差分析（重复测量设计）AnalyzeGeneralLinearModelRepeatedmeasures.研究包含两个或以上因素，并且均为被试内变量，每名被试都要接受变量所有水平的实验处理。,多因素方差分析的SPSS操作课件,例6.1研究不同的教学方法A（包含a1集中识字，a2分散识字），和不同的教学态度B（包含b1严肃型，b2轻松型）。将20名被试随机分成四组，每组5人，每组接受一种实验处理。试分析两种因素对儿童识字量的差异。,多因素方差分析的SPSS操作课件,【解题思路】,两因素完全随机实验设计(2*2被试间实验设计)自变量：因变量：主效应：交互效应：,教学方法教学态度,儿童识字量,不同教学方法产生的儿童识字量均值是否存在显著差异。不同教学态度产生的儿童识字量均值之间是否存在显著差异。,意味着一个自变量对于因变量的作用受到另一个自变量的影响。教学方法对识字量的影响，受到不同教学态度的影响。教学态度对识字量的影响，受到不同教学方法的影响。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤一：定义变量例题中教学方法A和教学态度B均为被试间因素，并且四个水平都是随机分派确定，所以四组需纵向排在一列中。1-5行为A1B16-10行为A1B211-15行为A2B116-20行为A2B2,两因素被试间方差分析SPSS操作,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤二：正态检验AnalyzeDescriptionStatisticsExplore检验每个水平结合下数据的是否为正态分布。,多因素方差分析的SPSS操作课件,由于Explore的默认功能是对因素的主效应进行检验，并不是对每个水平结合的数据进行正态检验，因此需要使用句法编辑命令进行相应检验。,多因素方差分析的SPSS操作课件,单击paste按钮，将操作命令粘贴至句法编辑窗口(syntaxeditor)，在A、B两因素之间加入BY。,多因素方差分析的SPSS操作课件,表一给出了各水平结合下数据的正态分布检验，通过S-W方法，得出p0.05，接受虚无假设，因此数据均服从正态分布。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤三：将自变量、因变量选入对话框AnalyzeGeneralLinearModelUnivariate,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤四：选择分析模型UnivariateModel按钮,单击Model按钮，打开子对话框，选择默认的模型Fullfactorial，表示方差分析的模型包括所有因素的主效应，也包括因素之间的交互效应。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤五：选择分布图形Univariateplot按钮,在两因素方差分析时，选择A变量为横轴变量(HorizantalAxis),选择B变量为分线变量(Separatelines),单击add，即显示两因素变量的交互作用，A*B。或者将B选为横轴变量，将A选为分线变量，同样可以显示两因素的交互效应，B*A.,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤六：事后多重比较设定UnivariatePostHoc,由于此例中两个因素A、B都只有两个水平，因此如果主效应显著，则表明因素两水平之间存在显著性差异，事后多重可以省略。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤七：方差齐性检验选择UnivariateOption,多因素方差分析的SPSS操作课件,到底什么情况下需要进行多重比较？,通过方差得出因素的主效应显著时需进行事后多重比较(因素水平数目2)，即直接比较同一因素内多个水平之间的均值差异。但实际研究中如果主效应和交互效应都达到显著，研究者更关心在多因素交互作用下，因变量有什么影响。因此交互效应显著时，通常需要进行简单效应检验。,多因素方差分析的SPSS操作课件,简单效应检验,所谓简单效应是指，一个因素的水平在另一个因素的某个水平上的变异。例如教学方法A与教学态度B之间存在显著的交互作用，研究者可以检验在B1水平上，A1、A2之间的差异，即可称为A在B1水平上的简单效应。以及在B2水平上A1、A2之间的差异，即可称之为A在B2水平上的简单效应。简单效应检验，实际上是把其中一个自变量固定在某一个特定的水平上，考察另一个自变量对因变量的影响。究竟将哪个自变量固定，视研究者兴趣而定。,当然研究者也可以研究在A1水平上，B1、B2之间的差异，即可称之为B在A1水平上的简单效应。以及在A2水平上B1、B2之间的差异。即可称之为B在A2水平上的简单效应。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤八：简单效应检验单击File主菜单NewSyntax命令项，编辑句法命令后，单击RunAll命令，运行。,多因素方差分析的SPSS操作课件,表一给出了各水平结合下数据的正态分布检验，通过S-W方法，得出p0.05，接受虚无假设，因此数据均服从正态分布。,多因素方差分析的SPSS操作课件,表二为方差齐性检验结果,由于p=0.0360.05。教学态度B的主效应达到显著F(1,16)=53.392,p=0.0000.001。教学方法A和教学态度B的交互效应达到显著，F(1,16)=11.88,p=0.0030.01。,多因素方差分析的SPSS操作课件,表四为交互作用显著时，简单效应检验结果。B在A1水平上的简单效应显著，p=0.0000.05。结果表明，教学方法A对识字量的影响没有受到不同教学态度(严肃B1、轻松B2)的影响。,多因素方差分析的SPSS操作课件,第6章多因素方差分析,6.1两因素被试间方差分析6.2三因素被试内方差分析6.3多因素混合实验设计,多因素方差分析的SPSS操作课件,被试内实验设计,被试内实验设计，每名被试都要参加所有的水平的实验处理。被试内实验设计又称为重复测量设计，被试内设计中的因素称为被试内因素或组内因素。优点：节省被试人数；避免被试间个体差异而导致的误差。缺点：被试重复接受所有实验处理，可能存在练习和疲劳效应。根据设计中所包含因素数目是一个还是多个，被试内实验设计分为单因素被试内和多因素被试内设计。,多因素方差分析的SPSS操作课件,【例6.2】以下是多因素重复实验设计的方差分析的一个虚拟表格，请对数据进行方差分析。其中，A,B,C分别为自变量，S为被试编号。,多因素方差分析的SPSS操作课件,该研究有多少被试参与研究？该研究中有多少个因素？共有几个水平结合？可称为*被试内实验设计【练习】作业4,4名,3个,8个,2*2*2,【解题思路】,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤一：定义变量例题中三因素A、B、C均为被试内因素。每个因素均有两个水平，共有8种水平结合。1-4行为A1B1C15-8行为A1B1C29-12行为A1B2C113-16行为A1B2C2,三因素被试内方差分析SPSS操作,Areyou确定？,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤一：定义变量例题中三因素A、B、C均为被试内因素。每个因素均有两个水平，共有8种水平结合。因此需要定义8个变量。,三因素被试内方差分析SPSS操作,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤二：正态检验AnalyzeDescriptionStatisticsExplore检验每个水平结合下数据的是否为正态分布。,多因素方差分析的SPSS操作课件,单击paste按钮，将操作命令粘贴至句法编辑窗口(syntaxeditor)，在A、B、C三因素之间加入BY。,多因素方差分析的SPSS操作课件,表一给出了各水平结合下数据的正态分布检验，通过S-W方法，得出p0.05，接受虚无假设，因此数据均服从正态分布。,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤三：定义被试内因素AnalyzeGeneralLinearModelRepeatedMeasures将因素A、B、C选入对话框，并且定义水平数目，单击Add完成。,多因素方差分析的SPSS操作课件,单击Define设置有关参数：将自变量的8个水平结合置入“Within-SubjectsVariables”列表框中,多因素方差分析的SPSS操作课件,步骤四：事后多重比较设定RepeatedMeasuresOptions,将A、B、C三个变量从左侧移入右侧DisplayMeansFor框中，选中comparemaineffects,选择一种事后比较方法。由于posthoc只适用于被试间因素，不适用于被试内因素的事后多重比较。,多因素方差分析的SPSS操作课件,结果分析,表一：正态检验表二：描述统计表三：多元方差分析结果表四：球形检验表五：一元方差分析结果表六：被试间因素表七：事后多重比较,多因素方差分析的SPSS操作课件,多元方差分析(multivariatetest),当研究中，因变量不只一个时，需使用多元方差分析进行统计检验。多元方差分析是对一元方差分析的扩展，多元方差分析不仅需要检验自变量的不同水平上，因变量的均值是否存在差异，而且需要检验各因变量之间的均值是否存在差异。,多因素方差分析的SPSS操作课件,多元方差分析(multivariatetest),多元方差分析表列出了各种因素主效应和交互效应检验结果，每种检验结果都有四种方法，其中：PillaisTrace值为正值，结果越大代表因素效应对模型的贡献越大WilksLambda的取值范围为0到1，结果越大代表因素效应对模型的贡献越大HotellingsTrace结果越小代表因素效应对模型的