单因素、交互作用、简单效应分析讲课教案.ppt

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1、单因素、交互作用、简单效应分析，方差分析的适用条件变异的可加性总体正态分布方差齐性（总体方差相等）实际应用中，对方差齐性要求较高，因此需要单独检验。SPSS中的4个方差分析菜单Univariate单因变量方差分析Multivariate多因变量方差分析RepeatedMeasures含有重复测量的方差分析CompareMeansOne-WayANOVA单因素方差分析GeneralLinearModel很少用，因变量不止一个时含有重复测量的数据很常用One-WayANOVA8.1单因素完全随机方差分析例1：单因素完全随机实验设计目的：文章生字密度对学生阅读理解成绩的影响自变量：生

2、字密度，含4个水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因变量：阅读测验的分数被试及程序：32人，随机分为四组，每组接受一个自变量处理（即阅读一种生字密度的文章）OneWayANOVA:生字密度对学生阅读理解的影响shuhua_p_39.sav生字密度5：110：115：120：1阅读理解测验分数348966984488327754512756135371223611即自变量即多重比较也称事后检验结果p值由p=.037<.05可知，可认为方差齐性边缘显著结果组间均方组内均方F值p值自由度研究报告中的方差分析结果自由度、均方、F、P而p值以星号的形式标注One-W

3、ayANOVA通常用文字陈述结果因素较多时则用三线表呈现自由度、均方、F毕业论文格式结果由方差分析表可知，F(3,28)=22.533,p<.01，生字密度对阅读理解成绩有影响。学生对生字密度不同的文章的阅读理解有显著差异结果多重比较练习1数据文件“自信心与社交苦恼”任务1：在1总自信平均分上，男生与女生是否存在显著差异；任务2：在1总自信平均分上，各个年级间是否存在显著差异8.2单因素随机区组方差分析Univariate因变量绝大多数时候自变量都应该往里面选用于选入随机因素，如果你不明白，假装没看见他就是了。单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子，默认

4、情况为Fullfactorial，即分析所有的主效应和交互作用。本例没有交互作用可分析，所以要改即【custom】【BuilTerm】【maineffcts】左边变量的全选入右边单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子，默认情况为Fullfactorial，即分析所有的主效应和交互作用。本例没有交互作用可分析，所以要改例2：单因素随机区组设计题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响自变量：生字密度，含有4个水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因变量：阅读测验的分数无关变量：被试的智力水平（区组变量）实验设计：单因素随机区组实验设计被试及程序：首先给

5、32个学生做智力测验，并按测验分数将被试分成8个组，每组4人（智力水平相等），然后随机分配每个区组内的4个被试阅读一种生字密度的文章。生字密度对学生阅读理解的影响（按智力测验成绩划分8个区组）shuhua_p_45.sav生字密度5：110：115：120：1阅读理解测验分数区组13489区组26698区组34488区组43277区组554512区组675613区组753712区组823611数据录入组间区组组内（误差项）Univariate单因素完全随机n因素随机区组多因素混合设计单因素重复测量One-wayANOVARepeatedMeasuresRepeat

6、edMeasures多因素重复测量RepeatedMeasures……不管有几个因素，只要其中一个因素为重复测量，即用RepeatedMeasuresOnecemore单因素完全随机One-wayANOVA不管有几个重复测量因素RepeatedMeasures其他方差分析Univariate只有一个因变量两因素完全随机实验设计的应用举例题目：当主题熟悉性不同时，生字密度对儿童阅读理解的影响。实验变量：自变量A——文章类型，即熟悉的（a1）与不熟悉的（a2）；自变量B——生字密度，即5:1(b1)、10:1(b2)、15:1(b3)实验设计：两因素完全随机实验设计被试：24名五年

7、级学生实验程序：首先将自变A与B的水平结合成2×3即6个实验处理；然后把选取的被试分成6组，每组4人，分别接受一种实验处理水平的结合。a1a1a1a2a2a2b1b2b3b1b2b33454812667591344538123223711b1b2b3∑a116161951a215324895∑314867数据如何录入？边缘(际)平均数即主效应即交互作用效应细格平均数Onecemore主效应一个因素内各个水平的差异交互作用一个因素的各个水平在另一个因素的不同水平上变化趋势不一致。b1b2∑a1