单因素重复实验设计方差分析(GL

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1、三、单因素重复实验设计方差分析（GLM方差分析）当研究的自变量只有一个，该变量的水平在两个以上时，就会出现超出两个的实验处理。将选取来的被试作为一个被试组完成所有实验处理，则构成单因素重复测量实验设计，即组内实验设计。其数据分析则要使用SPSS程序中的“GeneralLinearModel-Univariate”模块。例6某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。其中反应时间的实验数

2、据如下表所示。试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存在显著性差异。单因素重复实验设计的实验数据被试左右上下独体14457554222530545530345263024045407566305428835435653844032073505485368452640625933065043010535465428单因素重复实验设计的方差分析（GLM）例7：某组8名学生为了研究缪勒-莱伊尔错觉与箭头张开角度的关系，参加了实验。每位学生均分别在150、300、450、600条件下进行测试，得到了如下的

3、结果。试分析角度的影响是否显著。150300450600S13489S26698S34488S43277S554512S675613S753712S823611例1的方差分析程序为：DATALISTFREE/Angle1TOAngle4.BEGINDATA.348966984488327754512756135371223611ENDDATA.MANOVAAngle1Angle2Angle3Angle4/Wsfactors=Angle(4)/Print=Cellinfo(means)/Design.

4、程序运行演示这一程序的运行主要输出四个结果：第一是各单元数据的平均数和标准差；第二部分是在“TESTSOFBETWEEN-SUBJECTSEFFECTS”之下的方差分析表,这里没有被试间因素，故此部分忽略；第三部分是在“EffectAngle….MultivariateTestsofSignificance之下的三个显著性检验：PILLAIS、HOTELLINGS和WILKS，每个都是基于不同的计算公式计算的结果，无所谓哪个更好，这些是针对多因变量的分析，而在本例中为单因变量，所以此部分也忽略；第四

5、部分是在“TESTSINVOLVING‘Angle’WITHIN-SUBJECTEFFECT”标题下的方差分析结果，这就是本例所需要的。使用GLM中的“RepeatedMeasures”对话框来完成例6和例7的方差分析过程如下：Analyze→GLM→RepeatedMeasures打开对话框↓在“Within-SubjectFactorsName”后输入自变量名↓在“NumberofLevels”中输入自变量水平数，然后点击“Add”↓点击Define设置有关参数：首先将自变量的几个水平置入“Wi

6、thin-SubjectsVariables”名下的方框中，然后点击“Contrasts”后设置简单效应比较、点击“Plots”后将自变量名置入“HorizontalAxis”名下的方框中以便得到随着自变量水平变化因变量的变化曲线、点击“Options”选择描述性统计功能可以输出不同单元下观测值的平均值和标准差。↓选择需要的和适当的输出结果重复实验设计中自由度的分解举例说明：单因素重复实验设计：自变量A有四个水平，被试数为10，则得到四列10行测量数据表。自由度分解方法是：四、多因素重复实验设计的方

7、差分析（GLM）A1A2B1B2B1B2C1C2C1C2C1C2C1C2S1354485912S2676596813S3454387812S4322376711例8一研究的自变量有三个，每个自变量有两个水平，则结合出八种实验处理。选取四名被试参加实验中的每一种实验处理，得到数据如下表所示。例2的方差分析程序为：DATALISTFREE/A1B1C1A1B1C2A1B2C1A1B2C2A2B1C1A2B1C2A2B2C1A2B2C2.BEGINDATA.354485912676596813454387

8、812322376711ENDDATA.MANOVAA1B1C1A1B1C2A1B2C1A1B2C2A2B1C1A2B1C2A2B2C1A2B2C2/Wsfactors=A(2)B(2)C(2)/Print=Cellinfo(means)/Design.程序运行演示该程序运行输出的结果包括各单元的平均数和标准差、各自变量的主效应、自变量的二阶交互作用、三阶交互作用五、多因素混合实验设计的方差分析（GLM）在一项多因素实验研究中，如果有些自变量是组间设计、有些自变量是组