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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 Repeated Measures 含有重復(fù)測(cè)量的方差分析,Compare Means,One-Way ANOVA 單因素方差分析,General Linear Model,,,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-Way ANOVA,8.1 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）,One Way ANOVA: 生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響 shuhua_p_39.sav,,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,,,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-Way ANOVA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(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)情況為Full factorial，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 】,【Buil Term】【main effcts】,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Full factorial，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,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-way ANOVA,Repeated Measures,Repeated Measures,多因素重復(fù)測(cè)量,Repeated Measures,……,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 Repeated Measures,Onece more,單因素完全隨機(jī),One-way ANOVA,不管有幾個(gè)重復(fù)測(cè)量因素,Repeated Measures,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23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。,,,,,,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),Onece more,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。,,,,,,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),,結(jié)合實(shí)例，請(qǐng)分別說(shuō)明：,（1）主效應(yīng),（2）交互作用,23完全隨機(jī)方差分析,B因素：年級(jí),A因素：性別,思考,兩因素完全隨機(jī)方差分析舉例：shuhua_p71,,,因變量,自變量,結(jié)果1：綜合的方差分析,,A因素的主效應(yīng),,B因素的主效應(yīng),,AB的交互效應(yīng),A因素主效應(yīng)顯著,B因素主效應(yīng)顯著,不同主題熟悉性的成績(jī)存在顯著差異。,不同生字密度的成績(jī)存在顯著差異。,AB交互作用顯著,熟悉性與生字密度的交互作用顯著。,,該自變量水平大于等于3，事后檢驗(yàn),,交互作用顯著，則簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn),,結(jié)果2：事后檢驗(yàn)即 Post hoc,,選中主效應(yīng)顯著，且水平≥3的自變量,,通常用LSD,結(jié)果2：事后檢驗(yàn)即 Post hoc,結(jié)果3：簡(jiǎn)單效應(yīng)的定量分析,通常不在SPSS for Windows完成,而是通過(guò)寫(xiě)語(yǔ)句，即,syntax,交互作用顯著后進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn),兩因素完全隨機(jī)的方差分析 ——syntax,,,,,23完全隨機(jī)的方差分析,MANOVA Y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN /DESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2).,,鍵盤敲兩下空格,,,多因素方差分析,變量說(shuō)明 “BY”左邊為因變量 “BY”右邊為IV,總的方差分析,簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn),23完全隨機(jī)的方差分析,MANOVA Y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN /DESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2).,Data View 與 Syntax 中的 “name” 務(wù)必保持一致,,,,Y表示因變量,A.B分別表示自變量,,A因素各個(gè)水平的最小值與最大值,,B因素同理,請(qǐng)問(wèn)：34完全隨機(jī)的方差分析，C因素3個(gè)水平，D因素4個(gè)水平，因變量為F，應(yīng)如何改寫(xiě)以上語(yǔ)句？,,鍵盤敲兩下空格,,實(shí)心點(diǎn),,均可替換為其他字母,,結(jié)果3：簡(jiǎn)單效應(yīng)的定量分析,,,再結(jié)合作圖法，對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋,結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法,,結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法,,X軸,,分為不同的線條,通常來(lái)說(shuō)，把水平多的自變量作為X軸,,結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法,再次復(fù)習(xí)： 什么是交互作用？,(B),b1,b2,b3,a2,a1,對(duì)于熟悉的文章，被試的閱讀理解成績(jī)無(wú)顯著差異(F(2,19)=0.12,P=0.883),對(duì)于不熟悉的文章，被試的閱讀理解成績(jī)存在顯著差異(F(2,19)=11.33,P=0.001),結(jié)果5：對(duì)簡(jiǎn)單效應(yīng)的綜合分析,,見(jiàn)數(shù)據(jù)文件“dengzhu_p141”,練 習(xí),,A因素的主效應(yīng),,B因素的主效應(yīng),,AB的交互效應(yīng),A因素主效應(yīng)顯著,B因素主效應(yīng)顯著,不同性別被試的**存在顯著差異。,不同年級(jí)被試的**存在顯著差異。,AB交互作用顯著,性別與年級(jí)的交互作用顯著。,,該自變量水平大于等于3，事后檢驗(yàn),,交互作用顯著，則簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn),兩因素混合設(shè)計(jì)的方差分析,注意：數(shù)據(jù)錄入,對(duì)于被試間（組間）變量，每個(gè)自變量須作為單獨(dú)的一列進(jìn)行錄入 被試內(nèi)（組內(nèi)）變量，每個(gè)自變量無(wú)須單獨(dú)成列，而是被試內(nèi)變量各個(gè)水平所對(duì)應(yīng)的因變量單獨(dú)成列 當(dāng)只有被試間因素的時(shí)候，因變量需要單獨(dú)成一列。 當(dāng)含有被試內(nèi)因素的時(shí)候，因變量無(wú)需單獨(dú)成一列，而是錄入在被試內(nèi)因素相應(yīng)的水平下,兩因素混合設(shè)計(jì)的方差分析舉例,詞的獲得年齡 與 專業(yè) 對(duì)詞的知覺(jué)速度的影響 采用3*2的混合設(shè)計(jì) 共有兩個(gè)自變量，自變量1是詞的獲得年齡（AOA）， 含3個(gè)水平，分別是a組、b組和c組，是被試內(nèi)變量；自變量2是專業(yè)，有體育和中文2個(gè)水平，是被試間變量。 因變量是反應(yīng)時(shí)間 數(shù)據(jù)見(jiàn)“16-1”,,,被試內(nèi)變量的name,,,相應(yīng)被試內(nèi)變量的水平數(shù),,,被試內(nèi)變量,,,被試間變量,,,,描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果,球形檢驗(yàn),,,p0.05,球形檢驗(yàn)差異不顯著,主效應(yīng)A 與 交互作用,,,F(2，76)=4.813，p=0.0110.05,詞獲得年齡的主效應(yīng)顯著,F(2，76)=1.471，p=0.2360.05,詞獲得年齡與專業(yè)交互作用不顯著,主效應(yīng)B,F(1，38)=0.646，p=0.4260.05,系別的主效應(yīng)不顯著,,F(2，76)=4.813，p=0.0110.05,詞獲得年齡的主效應(yīng)顯著,F(2，76)=1.471，p=0.2360.05,詞獲得年齡與專業(yè)交互作用不顯著,F(1，38)=0.646，p=0.4260.05,系別的主效應(yīng)不顯著,需要進(jìn)一步分析的：,詞的主效應(yīng)顯著，須做多重比較,被試內(nèi)變量的事后多重比較 ——只能用Options,,,,aoa,注意,被試內(nèi)變量主效應(yīng)顯著后，事后多重比較——只能用Options 如果被試間變量的主效應(yīng)顯著，既可以用Options，也可以用post hoc,結(jié)果：事后多重比較,