高級(jí)統(tǒng)計(jì)方差分析介紹

高級(jí)統(tǒng)計(jì)方差分析介紹第一頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日方差分析（1）Oneway單因素(Single-factor):只有一個(gè)自變量Oneway只用于組間設(shè)計(jì)(between-subjectsdesigns)第二頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日計(jì)劃比較

PlannedComparisons

適用條件：預(yù)先有特定的假設(shè)設(shè)定contrast的規(guī)則為某一因素設(shè)定計(jì)劃比較時(shí)，必須為這一因素的所有水平設(shè)定系數(shù)至少兩個(gè)系數(shù)不能是0所有系數(shù)的代數(shù)和必須為0。所有系數(shù)可同時(shí)乘以一個(gè)常數(shù)，所得contrast是同樣的第三頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日事后檢驗(yàn)

PostHocTests

EqualVariancesAssumed

敏感：HSD保守：ScheffeEqualVariancesNotAssumed

Dunnett’sT3第四頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日選擇適宜的事后檢驗(yàn)成對(duì)比較(pairwise)

：所有可能的兩兩組合全距檢驗(yàn)(rangetests)：將所有組分成若干個(gè)subsets；subsets間的均值有顯著差異，subsets內(nèi)的均值無(wú)顯著差異。均值圖（meanplot）第五頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日HSDpairwisetest第六頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日HSDrangetest第七頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日Oneway不能提供的信息Oneway不能用于處理重復(fù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)（repeatedmeasuresdesigns）.Oneway不包含每個(gè)單元格是否符合正態(tài)前提的檢驗(yàn)因此必須用explore來(lái)驗(yàn)證正態(tài)前提.如果不符合正態(tài)前提，Oneway不能提供其他的解決方法處理數(shù)據(jù)第八頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日方差分析（2）

GeneralLinearModel(GLM):

多元（N-way）:有兩個(gè)或以上自變量，也叫因素設(shè)計(jì)組間設(shè)計(jì)(between-subjectsdesigns)組內(nèi)設(shè)計(jì)（within-subjectsdesigns)混合設(shè)計(jì)（mixeddesigns)第九頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日GLM的優(yōu)勢(shì)簡(jiǎn)單因素方差分析的局限不能有效地處理非均衡樣本不能處理重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)(repeatedmeasuredesign)一般線性模型(GLM)的優(yōu)勢(shì)可處理單變量和多變量設(shè)計(jì)ANOVA:一個(gè)因變量MANOVA:多個(gè)因變量有效地處理非均衡樣本和空單位格第十頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日最基本的GLM結(jié)果輸出表1：組間變量及其各水平表列表2：方差分析表sumsofsquares（和方）Fvalues（F值）significancelevels（顯著性水平）Effectsizeobservedpower（實(shí)際效力）Intercept

（截距）：總均值是否與0有顯著差異第十一頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日EffectSize；效應(yīng)大小partialEtasquared(h2)

可歸因于某個(gè)因素的總方差的部分對(duì)于單變量F

檢驗(yàn)和t

檢驗(yàn)h2=(ssh)/(ssh+sse)ssh

是假設(shè)的和方；sse

是誤差的和方如交互作用的效應(yīng)：h2=(144.00)/(144.00+330.00)

=144.00/474.00

=.30430%的總方差可歸結(jié)為交互作用的方差第十二頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日功效（ObservedPower）實(shí)際功效（ObservedPower）： 是正確否定虛無(wú)假設(shè)的概率。如：交互作用的power是.630.如何增加功效？

增加樣本量減少研究中的誤差來(lái)源在例中可增加獎(jiǎng)賞葡萄的最多數(shù)目第十三頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日解釋顯著的效應(yīng)解釋順序：先交互作用，后主效應(yīng)解釋交互作用的方法簡(jiǎn)單主效應(yīng)交互作用剖面圖

第十四頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日交互作用表和圖/PLOT=PROFILE(reward*drive)/EMMEANS=TABLES(reward*drive)第十五頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日交互作用剖面圖比較哪個(gè)變量當(dāng)作橫軸能更好地解釋結(jié)果“對(duì)交互作用剖面圖的考察表明：對(duì)于高驅(qū)力水平的動(dòng)物，獎(jiǎng)賞的數(shù)目對(duì)操作水平?jīng)]有影響。而對(duì)于低驅(qū)力水平的動(dòng)物，獎(jiǎng)賞的數(shù)目越多，動(dòng)物操作水平越高?！钡谑?yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日交互作用的解釋：簡(jiǎn)單主效應(yīng)顯著交互作用的存在說(shuō)明一個(gè)因素（A）的效應(yīng)取決與另一個(gè)因素（B）的水平即另一個(gè)因素（B）諸水平中自變量與因變量變化的模式不同將二因素實(shí)驗(yàn)拆分成一系列單因素實(shí)驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)，稱為簡(jiǎn)單主效應(yīng)N個(gè)簡(jiǎn)單主效應(yīng)的總和方應(yīng)當(dāng)?shù)扔谠撘蛩兀ˋ）的和方加上交互作用的和方第十七頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日處理不平衡設(shè)計(jì)的原則GLM提供最有效處理不平衡設(shè)計(jì)的方法采用TypeIII類型sumsofsquares

（默認(rèn)類型）報(bào)告未加權(quán)的邊緣均值.EstimatedMarginalMeansoption。。。 unweightedmeans

事后檢驗(yàn)都應(yīng)在EstimatedMarginalMeansoption中進(jìn)行.

不可用PostHoc...對(duì)話框不可用簡(jiǎn)單因素設(shè)計(jì)第十八頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日GLM中和方的類型TypeI：層次化分解依據(jù)design子命令校正，用于均衡設(shè)計(jì)中TypeII：將正檢驗(yàn)的效應(yīng)除外校正，用于均衡設(shè)計(jì)中TypeIII：將所有其他的效應(yīng)除外校正，可用于非均衡設(shè)計(jì)TypeIV

：為有空單位格的模型設(shè)計(jì)第十九頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)

（GLMRepeated-measuresdesigns）兩個(gè)水平稱前后測(cè)（pre-postdesign）記錄被試在處理前后的一系列反應(yīng)亦稱組內(nèi)設(shè)計(jì)，匹配組設(shè)計(jì)混合設(shè)計(jì)第二十頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日組內(nèi)效應(yīng)的計(jì)算轉(zhuǎn)換變量將組內(nèi)變量轉(zhuǎn)換成一系列新變量。每一個(gè)自由度的用一個(gè)轉(zhuǎn)換變量代表time_1=(-.671)iesi_t1+(-.224)iesi_t2+

(.224)iesi_t3+(.671)iesi_t4

用一個(gè)轉(zhuǎn)換變量代表組內(nèi)因素的均值average=(.5)iesi_t1+(.5)iesi_t2+(.5)iesi_t3+(.5)iesi_t4方差分析將在轉(zhuǎn)換變量間進(jìn)行。第二十一頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日GLMRepeatedMeasures

的基本結(jié)果輸出MultivariateTests

WithinSubjectsFactors

Mauchley'sTestofSphericityTestsofWithin-SubjectsEffectsTestsofWithin-SubjectsContrastsTestsofBetween-SubjectsEffects第二十二頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日Mauchlytestofsphericity如果該檢驗(yàn)不顯著,那麼將n個(gè)單個(gè)自由度的估計(jì)量加在一起來(lái)代表n個(gè)自由度的總體估計(jì)就是恰當(dāng)?shù)娜绻摍z驗(yàn)顯著，即sphericity前提不能滿足，averagedF-tests就過(guò)高估計(jì)了聯(lián)系的強(qiáng)度。有兩個(gè)辦法：忽略averagedF-tests,只報(bào)告multivariatetestofsignificance.用averagedF-tests的校正公式.如Huynh-FeldtEpsilon第二十三頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日解釋顯著的組內(nèi)差異:列出均值

選擇描述統(tǒng)計(jì)

DisplayDescriptives在組間因素的檢驗(yàn)中，缺失值按casewise方法處理顯示估計(jì)邊緣均值（estimatedmarginalmeans）DisplayMeansfor...

顯示剖面圖Plots...

HorizontalAxis

第二十四頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日解釋顯著的組內(nèi)差異:事后檢驗(yàn)用比較主效應(yīng)EstimatedMarginalMeansComparemaineffects。。。注意所給出的比較是未校正過(guò)的PostHoc...對(duì)話框?qū)z驗(yàn)組內(nèi)差異不可用第二十五頁(yè)，共二十七頁(yè)，2022年，8月28日結(jié)果的報(bào)告

治療對(duì)于改善PTSD的癥狀是有效的。癥狀分?jǐn)?shù)的均值從治療前的18.57(SD=8.29)到結(jié)束治療時(shí)的6.00(SD=7.31,p<.0005)。療效在治療后3個(gè)月和15個(gè)月的追蹤時(shí)仍然保持。結(jié)束治療時(shí)與治療后3個(gè)月，15個(gè)月追蹤時(shí)的癥狀分?jǐn)?shù)無(wú)顯著差異(M=5.27,SD