SPSS超詳細(xì)操作：兩因素多元方差分析(Two.doc

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1、SPSS超詳細(xì)操作：兩因素多元方差分析(Two醫(yī)咖會(huì)在之前的推文中，推送過多篇方差分析相關(guān)的文章，包括：?jiǎn)我蛩胤讲罘治?One-WayANOVA)雙因素方差分析(Two-wayANOVA)三因素方差分析(Three-wayANOVA)單因素重復(fù)測(cè)量方差分析兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析三因素重復(fù)測(cè)量方差分析單因素多元方差分析(One-wayMANOVA)每種方差分析的應(yīng)用場(chǎng)景，以及該如何進(jìn)行SPSS操作和解讀結(jié)果，各位伙伴請(qǐng)點(diǎn)擊相應(yīng)的文章鏈接查看~~今天，我們?cè)賮斫榻B一種統(tǒng)計(jì)方法：兩因素多元方差分析(Two-wayManova)。一、問題與數(shù)據(jù)某研究者想研究三種干預(yù)方式（reg

2、ular—常規(guī)干預(yù)；rote—死記硬背式干預(yù)；reasoning—推理式干預(yù)）對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的影響。研究者記錄了學(xué)生兩門考試的成績(jī)：文科成績(jī)（humanities_score）和理科成績(jī)（science_score）。另外，基于之前的知識(shí)，研究者假設(shè)干預(yù)方式對(duì)男女兩種性別學(xué)生的效果可能不同。換言之，研究者想知道不同干預(yù)方式對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響在男女學(xué)生中是否不同。也就是說，干預(yù)方式和性別兩個(gè)自變量之間是否存在交互作用（interactioneffect）。注：交互作用是指某一自變量對(duì)因變量的效應(yīng)在另一個(gè)自變量的不同水平會(huì)不同。在本例中，就是要比較①男性中干預(yù)方式對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的

3、影響和②女性中干預(yù)方式對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響。這兩個(gè)效應(yīng)就成為單獨(dú)效應(yīng)（simplemaineffects），也就是說，單獨(dú)效應(yīng)是指在一個(gè)自變量的某一水平，另一個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。因此，交互作用也可以看做是對(duì)單獨(dú)效應(yīng)間是否存在差異的檢驗(yàn)。在本研究中，共有三個(gè)效應(yīng)：性別的主效應(yīng)；干預(yù)方式的主效應(yīng)；性別和干預(yù)方式的交互作用。研究者選取30名男學(xué)生和30名女學(xué)生，并將其隨機(jī)分配到三個(gè)干預(yù)組中，每個(gè)干預(yù)組中共有10名男學(xué)生和10名女學(xué)生。部分?jǐn)?shù)據(jù)如下：二、對(duì)問題的分析使用兩因素多元方差分析法進(jìn)行分析時(shí)，需要考慮10個(gè)假設(shè)。對(duì)研究設(shè)計(jì)的假設(shè)：1.因變量有2個(gè)或以上，為連續(xù)變量；2.

4、有兩個(gè)自變量，為二分類或多分類變量；3.各觀察對(duì)象之間相互獨(dú)立；對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)：4.自變量的各個(gè)組內(nèi)，各因變量間存在線性關(guān)系；5.自變量的各個(gè)組內(nèi)，各因變量間沒有多重共線性；6.①?zèng)]有單因素離群值（univariateoutliers）與②多因素離群值（multivariateoutliers）：?jiǎn)我蛩仉x群值是指自變量的各個(gè)組中因變量是否是離群值；多因素離群值是指每個(gè)研究對(duì)象（case）的各因變量組合是否是一個(gè)離群值；7.各因變量服從多元正態(tài)分布；8.樣本量足夠；9.自變量的各組觀察對(duì)象之間因變量的方差協(xié)方差矩陣相等；10.每個(gè)因變量在自變量的各個(gè)組中方差相等。三、流程圖

5、四、對(duì)假設(shè)的判斷那么，進(jìn)行兩因素多元方差分析時(shí)，如何考慮和處理這10個(gè)假設(shè)呢？由于假設(shè)1-3都是對(duì)研究設(shè)計(jì)的假設(shè)，需要研究者根據(jù)研究設(shè)計(jì)進(jìn)行判斷，所以我們主要對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)4-10進(jìn)行檢驗(yàn)。(一)檢驗(yàn)假設(shè)6：①是否存在單因素離群值；假設(shè)7：各因變量是否服從多元正態(tài)分布檢驗(yàn)單因素離群值時(shí)需要檢驗(yàn)每一種自變量的排列組合中是否存在離群值，共有如下6種情況：1.首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分(1)在主菜單點(diǎn)擊Data>SplitFile...，如下圖：(2)出現(xiàn)SplitFile對(duì)話框，選擇Organizeoutputbygroups，會(huì)激活下方GroupsBasedon:框；(3)

6、將gender和intervention選入GroupsBasedon:框中，點(diǎn)擊OK；2.運(yùn)行Explore程序，檢驗(yàn)離群值并評(píng)估正態(tài)性；(1)在主菜單點(diǎn)擊Analyze>DeiveStatistics>Explore...，如下圖：(2)出現(xiàn)Explore對(duì)話框；(3)將humanities_score和science_score選入DependentList中，將id選入LabelCasesby：框中；(4)點(diǎn)擊Plots，出現(xiàn)下圖Plots對(duì)話框；(5)在Boxplots下選擇Dependentstogether，去掉Deive下Stem-和-lea

7、f，選擇Normalityplotswithtests，點(diǎn)擊Continue，點(diǎn)擊OK。3.檢驗(yàn)假設(shè)6：①是否存在單因素離群值(1)下圖為輸出的箱式圖結(jié)果。在SPSS中，將距離箱子邊緣超過1.5倍箱身長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)點(diǎn)定義為離群值，用“圓圈”表示，右上標(biāo)為離群值在數(shù)據(jù)表中所對(duì)應(yīng)的行數(shù)，以圓點(diǎn)表示；將距離箱子邊緣超過3倍箱身長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)點(diǎn)定義為極端值（極端離群值），用“*”表示，右上標(biāo)代表離群值在數(shù)據(jù)表中所對(duì)應(yīng)的行數(shù)。在下圖中，可以看到兩個(gè)單因素離群值：a）26號(hào)學(xué)生，在推理干預(yù)組的一位女學(xué)生文科分?jǐn)?shù)高于同組內(nèi)的；b）57號(hào)學(xué)生，在推理干預(yù)組中的一