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《因素、交互作用、簡(jiǎn)單效應(yīng)分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、單因素、交互作用、簡(jiǎn)單效應(yīng)分析，方差分析的適用條件變異的可加性總體正態(tài)分布方差齊性（總體方差相等）實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)方差齊性要求較高，因此需要單獨(dú)檢驗(yàn)。SPSS中的4個(gè)方差分析菜單Univariate單因變量方差分析Multivariate多因變量方差分析RepeatedMeasures含有重復(fù)測(cè)量的方差分析CompareMeansOne-WayANOVA單因素方差分析GeneralLinearModel很少用，因變量不止一個(gè)時(shí)含有重復(fù)測(cè)量的數(shù)據(jù)很常用One-WayANOVA8.1單因素完全隨機(jī)方差分析例1：?jiǎn)我蛩赝耆S機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)目的：文章生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解成績(jī)的影響自變量：生
2、字密度，含4個(gè)水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因變量：閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)被試及程序：32人，隨機(jī)分為四組，每組接受一個(gè)自變量處理（即閱讀一種生字密度的文章）OneWayANOVA:生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響shuhua_p_39.sav生字密度5：110：115：120：1閱 讀 理 解 測(cè) 驗(yàn) 分 數(shù)348966984488327754512756135371223611即自變量即多重比較也稱事后檢驗(yàn)結(jié)果p值由p=.037<.05可知，可認(rèn)為方差齊性邊緣顯著結(jié)果組間均方組內(nèi)均方F值p值自由度研究報(bào)告中的方差分析結(jié)果自由度、均方、F、P而p值以星號(hào)的形式標(biāo)注One-W
3、ayANOVA通常用文字陳述結(jié)果因素較多時(shí)則用三線表呈現(xiàn)自由度、均方、F畢業(yè)論文格式結(jié)果由方差分析表可知，F(xiàn)(3,28)=22.533,p<.01，生字密度對(duì)閱讀理解成績(jī)有影響。學(xué)生對(duì)生字密度不同的文章的閱讀理解有顯著差異結(jié)果多重比較練習(xí)1數(shù)據(jù)文件“自信心與社交苦惱”任務(wù)1：在1總自信平均分上，男生與女生是否存在顯著差異；任務(wù)2：在1總自信平均分上，各個(gè)年級(jí)間是否存在顯著差異8.2單因素隨機(jī)區(qū)組方差分析Univariate因變量絕大多數(shù)時(shí)候自變量都應(yīng)該往里面選用于選入隨機(jī)因素，如果你不明白，假裝沒(méi)看見(jiàn)他就是了。單擊后出現(xiàn)一個(gè)對(duì)話框，用于設(shè)置在模型中包含哪些主效應(yīng)和交互因子，默認(rèn)
4、情況為Fullfactorial，即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。本例沒(méi)有交互作用可分析，所以要改即【custom】【BuilTerm】【maineffcts】左邊變量的全選入右邊單擊后出現(xiàn)一個(gè)對(duì)話框，用于設(shè)置在模型中包含哪些主效應(yīng)和交互因子，默認(rèn)情況為Fullfactorial，即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。本例沒(méi)有交互作用可分析，所以要改例2：?jiǎn)我蛩仉S機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)題目：文章的生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響自變量：生字密度，含有4個(gè)水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因變量：閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)無(wú)關(guān)變量：被試的智力水平（區(qū)組變量）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：?jiǎn)我蛩仉S機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)被試及程序：首先給
5、32個(gè)學(xué)生做智力測(cè)驗(yàn)，并按測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)將被試分成8個(gè)組，每組4人（智力水平相等），然后隨機(jī)分配每個(gè)區(qū)組內(nèi)的4個(gè)被試閱讀一種生字密度的文章。生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響（按智力測(cè)驗(yàn)成績(jī)劃分8個(gè)區(qū)組）shuhua_p_45.sav生字密度5：110：115：120：1閱 讀 理 解 測(cè) 驗(yàn) 分 數(shù)區(qū)組13489區(qū)組26698區(qū)組34488區(qū)組43277區(qū)組554512區(qū)組675613區(qū)組753712區(qū)組823611數(shù)據(jù)錄入組間區(qū)組組內(nèi)（誤差項(xiàng)）Univariate單因素完全隨機(jī)n因素隨機(jī)區(qū)組多因素混合設(shè)計(jì)單因素重復(fù)測(cè)量One-wayANOVARepeatedMeasuresRepeat
6、edMeasures多因素重復(fù)測(cè)量RepeatedMeasures……不管有幾個(gè)因素，只要其中一個(gè)因素為重復(fù)測(cè)量，即用RepeatedMeasuresOnecemore單因素完全隨機(jī)One-wayANOVA不管有幾個(gè)重復(fù)測(cè)量因素RepeatedMeasures其他方差分析Univariate只有一個(gè)因變量?jī)梢蛩赝耆S機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的應(yīng)用舉例題目：當(dāng)主題熟悉性不同時(shí)，生字密度對(duì)兒童閱讀理解的影響。實(shí)驗(yàn)變量：自變量A——文章類型，即熟悉的（a1）與不熟悉的（a2）；自變量B——生字密度，即5:1(b1)、10:1(b2)、15:1(b3)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：兩因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)被試：24名五年
7、級(jí)學(xué)生實(shí)驗(yàn)程序：首先將自變A與B的水平結(jié)合成2×3即6個(gè)實(shí)驗(yàn)處理；然后把選取的被試分成6組，每組4人，分別接受一種實(shí)驗(yàn)處理水平的結(jié)合。a1a1a1a2a2a2b1b2b3b1b2b33454812667591344538123223711b1b2b3∑a116161951a215324895∑314867數(shù)據(jù)如何錄入？邊緣(際)平均數(shù)即主效應(yīng)即交互作用效應(yīng)細(xì)格平均數(shù)Onecemore主效應(yīng)一個(gè)因素內(nèi)各個(gè)水平的差異交互作用一個(gè)因素的各個(gè)水平在另一個(gè)因素的不同水平上變化趨勢(shì)不一致。b1b2∑a1
