單因素、交互作用、簡單效應(yīng)分析概要ppt課件.ppt

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1、單因素、交互作用、簡單效應(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:

2、單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)目的:文章生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解成績的影響自變量:生字密度,含4個(gè)水平(5:1、10:1、15:1、20:1)因變量:閱讀測驗(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 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=.03

3、7<.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-WayANOVA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

4、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,假裝沒看見他就是了。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)情況為Fullfactorial,即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。本例沒有交互作用可分析,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

5、有的主效應(yīng)和交互作用。本例沒有交互作用可分析,所以要改例2:單因素隨機(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:閱讀測驗(yàn)的分?jǐn)?shù)無關(guān)變量:被試的智力水平(區(qū)組變量)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)被試及程序:首先給32個(gè)學(xué)生做智力測驗(yàn),并按測驗(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(按智力測驗(yàn)成績劃分8個(gè)區(qū)組)shuhua_p_45

6、.sav生字密度5:110:115:120:1閱 讀 理 解 測 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)測量One-wayANOVARepeatedMeasuresRepeatedMeasures多因素重復(fù)測量RepeatedMeasures……不管有幾個(gè)因素,只要其中一個(gè)因素為重復(fù)測量,即用RepeatedMea

7、suresOnecemore單因素完全隨機(jī)One-wayANOVA不管有幾個(gè)重復(fù)測量因素RepeatedMeasures其他方差分析Univariate只有一個(gè)因變量兩因素完全隨機(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;

8、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不一致。b1b2∑a1

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