统计知识丨SPSS两因素方差分析：混合实验设计

嗯...SPSS中的双因素方差分析...混合实验设计...很混乱...
看...2 02 2 年...我在北京做了一个实验...就是为了看看...不同的教学方法...以及...学生之前的学习基础...是否对考试成绩有影响...
这个...混合实验设计...仅此而已...一个变量是...科目之间...例如...教学方法...即A班使用这种方法...B班使用这种方法...学生不同...
另一个变量是...科目内...例如...先前学习的基础...这个...应该测试每个学生...分为三组，高组和低组...
因变量...是考试成绩...多少分...
要在SPSS中执行此操作...您必须使用重复测量...让我们谈谈科目内一...先前学习的基础...将其放入...分数水平...三...
然后...科目之间...教学方法...在之间放置一个科目因子...
模型...选择全因子...一般...它会自动为你计算主效应...教学方法...之前的基础...以及它们的相互作用...
图表...你必须画一个折线图...教学方法的横轴...以前的基础单独一条线...
后比较...教学方法水平...就用LSD...
均值EM...主效应...全部选中...比较...
在选项...描述性统计...均匀性检验...测试球形度...估计效应大小...都得确定...
结果在...先看描述性统计...平均分是多少...
然后看球形度检验...P值小于0.05 ...不太满意...然后需要修正...Greenhouse-Geisser...
测试受试者内效应...看基线和之前的交互...P值是多少...
测试科目间效应...看教学方法...P值是多少...
比较后续...这是两两比较...以前基础高的...分数应该高...教学方法b3 级...最高分...
简单的效果分析...就看...教学方法低于b1 级...以前基础高的...分数还是高...
反馈...球形度不满意...应该修正...主要效果...交互效果...简单效果...全看...
之后比较...只是为了看看Top是什么水平...
我这样做的时候...我很困惑...也许我是一个极端主义者...但是具体数据...2 02 2 年实验...3 00名学生...测试结果...
也许这个...SPSS过程...结果可以理解...

spss教程：单因素方差分析？

使用SPSS1 6 .0做单因素方差分析其实很简单。
我将引导您完成具体步骤。

1 . 首先打开SPSS1 6 .0软件。
这一步没什么好说的，直接点击即可。

2 输入数据。
您在数据表单中填写要分析的数据。
例如，如果你想比较不同治疗组的观察值，就填写在这里。
之前做实验数据的时候，我只是将每组的数值一一填入。

3 进入分析界面。
按顺序单击：分析 → 比较均值 → 单向方差分析。
这一步一定要按顺序进行，不要点错。

4 设置变量。
DependentList（因变量） 在此，拖入您正在分析的连续变量。
例如，如果您分析“平均月收入”，则将此变量拖至此处。
因子 在此，拖入分类自变量。
上次分析时，我使用了变量“年龄组”。

5 设置选项。
点击Options，勾选几项：Descriptive，会输出每组的均值和标准差； Homogeneityofvariancetest，非常重要，检验各组的方差是否相等； Meansplot，可以让您直观地看到每组均值的比较。
单击“继续”返回主界面。

6 设立事后检查。
如果要比较组之间的具体差异，请单击事后（成对比较）。
选择一种测试方法，比如LSD、Tukey等，我一般用Tukey，看结果的时候记得看看是哪种方法产生的结果。
单击继续。

7 运行分析。
单击“确定”，SPSS 将开始计算。
只需等待结果出来即可。

8 解释结果。
输出结果有几个部分：描述性统计表，看每组的均值和标准差； 方差齐性检验（Levene test），看p值，如果p>0.05 ，则说明方差齐性成立； ANOVA表，看F值和p值，如果p<0>
注意：数据要求因变量必须是连续变量，自变量必须是分类变量（至少3 个水平）。
方差同质性 如果方差不齐质，则必须选择非参数检验或校正方法，例如 Welch 检验。
仅当方差分析结果显着时，事后检验才有意义。

一步一步来做并不难。
当我这样做时，我遵循同样的一步一步的方法。
一开始我有点困惑，但尝试几次后就熟练了。

心理学两个因素下各有两个水平,为什么不能称为四水平设计

哎呀，以前做实验设计的时候，差点就这个四层设计开个玩笑。
我记得当时我正在写大学论文。
当时导师正在给我讲实验设计，我只是听着，脑子里一片混乱。
当他提到四层设计时，我很困惑。
我想：如果一个自变量有四个水平，那么两个自变量不是有八个水平吗？后来我仔细想了想，发现自己错了。
四水平模型不一定意味着两个自变量。
它可以是具有四个水平的单因素设计，也可以是双因素设计，但每个自变量只有两个水平。
当时我很困惑。
正是因为这个原因，我查了很多资料才弄清楚。
现在想来，当时真的浪费了很多时间。
不过，它也教会了我，当我遇到不懂的事情时，我需要寻找更多的信息，而不是仅仅依靠我的想象。
哈哈，就当是给自己挖坑吧。
现在想起来也觉得很有趣。