第五章方差分析(上).ppt

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1、第五章方差分析方差分析（AnalysisofVariance,简称ANOVA）是因素型实验研究的数据处理的核心方法，这是由其基本的研究逻辑决定的。因素型实验研究会得到多组数据，而这些数据必然存在变异，即出现大小变化。数据变异的原因是多方面的，一般包括：自变量或准自变量的水平间差异、被试间的差异、测试过程引入的测量误差、其它的额外变量等。因素型实验的目的就是考察自变量或准自变量引起的数据变化是不是足够的大，以至于可以认为其不同水平间因变量的差异性并非误差因素造成，而且这种评估是与误差因素引起数据的变化量相比较而完成的。数据变异可以通过离差平方和或方差来反映，所以关于数据变异的分析叫方差分

2、析。一、单因素完全随机实验设计方差分析（Oneway方差分析）例1某研究者为考察所喝咖啡的浓度是否会影响人们反应的快慢，从某大学一年级男生中随机抽取了15名学生，再随机分成三组。每一学生都要喝一杯咖啡，20分钟后测试每一被试的简单反应时间。三组所喝咖啡的浓度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：咖啡浓度对反应速度有明显影响吗？被试号淡中浓11501601452160155130316517014041551451505160160130这一实验中，得到了三组共15个数据，这些数据存在变异性，而变异的原因至少可以分解为如下方面：所喝咖啡的浓度不同、被试之间反应的差异、测量中引入的

3、测量误差。但是被试差异和测量误差带来的数据无法分解，所以本研究的变异可分解为两部分：一部分是自变量水平差异引起的变异、一部分是被试差异和测量引入的误差，研究中把后一部分变异叫做残差。方差分析的过程是：第一步：计算总变异，即全体数据的离差平方和；第二步：计算自变量水平差异引起的变异：可以将各组内部的差异性平均掉，即以各组数据的平均数替代各组中的每一个数，这样构成的数据就只有了组间差异，所以此时计算总的变异，就等于是自变量水平引起的变异；第三步：总变异减去自变量水平引起的变异就等于被试差异和测量误差共同引起的数据变异。第四步：用各自对应的自由度去除变异平方和，得到各自的方差；第五步：计算自

4、变量引起的方差除以误差项引起的方差，得到检验统计量F，从而检验自变量引起的方差是否显著的大于误差引起的方差；第六步：根据F分布，确定自变量效应的显著性水平；第七步：如果F达到显著性水平，则可以进行多重比较，考察两两之间的差异性是否显著。事后多重比较LSD:Least-SignificantDifference最小显著差法。α可指定0-1之间任何显著性水平，默认值0.05Bonferroni:α可指定0-1之间任何显著性水平，默认值0.05Duncan:多范围检验。α可指定0.05、0.01、0.1，默认值0.05S-N-K:Student-Newman-Keuls检验，即q检验。α只能

5、为0.05Tukey:Student-Newman-Keuls检验，即q检验。α只能为0.05Scheffe:差别检验法，α可指定0-1之间任何显著性水平，默认值0.05Tukey-HSD检验、S-N-K检验主要使用q检验LSD检验、Bonferroni检验主要使用t检验Scheffe检验主要使用F检验几种事后多重比较方法的优劣（1）LSD：对全方差分析显著后所作的比较不做任何校正。相当于纯粹的t检验，犯Ⅰ类错误的概率会比较大。Bonferroni对此进行了一定的校正。（2）Tukey：对所有可能的比较控制实验错误率，并对所有的比较使用相同的严格的校正。（3）S-N-K：使得每个比较，

6、甚至极端组的比较，都被调整在α水平。（4）Scheffe：使用了非常严格的校正。如何选择事后多重比较的方法（1）当研究者只关心成对比较时，Tukey检验和S-N-K检验是较好的选择。但S-N-K检验更容易拒绝虚无假设。（2）有人（Petrinovich&Hardyck,1969）建议:当进行成对比较时，Tukey检验是较好的选择，它既有较好的检验力，也能控制Ⅰ类错误；当进行任意多个比较的时候，Scheffe检验是较合适的选择。上述过程均可以通过SPSS程序来完成ONEWAYANOVAONEWAY方差分析过程2ONEWAY方差分析过程3例4研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁

7、、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？5岁10岁15岁20岁300230190165350190175160320185180145345215165150330190210170这一研究的数据可以通过SPSS程序来完成OneWay方差分析程序的适用条件：1.三个以上的相等独立被试组参加不同条件下的实验，观测得到三组以上