教育評(píng)價(jià)信息的方差分析

教育評(píng)價(jià)信息的方差分析第一頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六目錄7.1方差分析的基本原理7.2方差分析的基本過程7.3方差秩分析第二頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六7.1方差分析的基本原理7.1.1方差分析概述7.1.2方差分析的基本原理7.1.3方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)7.1.4因素的主效應(yīng)和因素之間的交互作用7.1.5協(xié)方差分析第三頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六方差分析概述方差分析就是利用統(tǒng)計(jì)方法分析因素對(duì)指標(biāo)的作用，從而判斷因素是否對(duì)指標(biāo)有影響，哪些是主要因素，哪些是次要因素。從檢驗(yàn)的解度講，方差分析實(shí)際上是兩個(gè)正態(tài)總體x與y在總體方差與相等的假定下，關(guān)于總體均值與是否相等檢驗(yàn)問題的推廣。第四頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六方差分析的基本原理一旦比值達(dá)到一定的水平，就可以認(rèn)為各總體平均數(shù)之間存在顯著差異。方差是差異量的常用指標(biāo)，因此，上式可以寫成：第五頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)于k（k≥3）個(gè)總體，其檢驗(yàn)假設(shè)為：

至少有兩個(gè)不相等

：

==…：

第六頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)隨機(jī)事件的概率P<0.01，則在0.01的顯著性水平上拒絕，接受，說明樣本來自不同的正態(tài)總體，即各總體平均數(shù)之間存在非常顯著差異；如果P<0.05，則在0.05的顯著性水平上拒絕，接受，各總體平均數(shù)之間存在顯著差異。第七頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六因素的主效應(yīng)和因素之間的交互作用當(dāng)一個(gè)因素的水平在另一個(gè)因素的不同水平上變化趨勢(shì)不一致時(shí)，稱兩個(gè)因素之間存在交互作用。第八頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六協(xié)方差分析協(xié)方差分析（AnalysisCovariance）就是將難以直接控制的變量作為協(xié)變量，在排除協(xié)變量影響的條件下，更加準(zhǔn)確地分析與評(píng)價(jià)因素對(duì)因變量的影響的方法。第九頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六7.2方差分析的基本過程7.2.1SPSS方差分析過程簡(jiǎn)介7.2.2完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單因素方差分析7.2.3兩因素方差分析7.2.4相互關(guān)聯(lián)的多因變量方差分析7.2.5重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析第十頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六SPSS方差分析過程簡(jiǎn)介SPSSforWindows提供的方差分析過程有：One-WayANOVAGeneralLinearModel第十一頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六SPSS方差分析過程簡(jiǎn)介

One-WayANOVA單因素方差分析，通過Analyze→CompareMeans菜單項(xiàng)調(diào)用。該過程檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)因素對(duì)一個(gè)或幾個(gè)相互獨(dú)立的因變量的影響是否具有統(tǒng)計(jì)意義，它要求因變量屬于連續(xù)型隨機(jī)變量且服從正態(tài)分布。第十二頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六SPSS方差分析過程簡(jiǎn)介在Analyze菜單中調(diào)用GeneralLinearModel過程，該過程可以調(diào)用四個(gè)命令：

UnivariateMultivariateRepeatedMeasuresVarianceComponent第十三頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單因素方差分析

如果從不同科目教師擔(dān)任班主任的五個(gè)班級(jí)中，分別隨機(jī)抽取8名學(xué)生，記錄其學(xué)業(yè)成績(jī)，比較不同組學(xué)生成績(jī)平均值之間是否存在顯著性差異，這就是一個(gè)單因素完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)。第十四頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六兩因素方差分析無交互效應(yīng)的兩因素方差分析有交互效應(yīng)的兩因素方差分析第十五頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六相互關(guān)聯(lián)的多因變量方差分析

Multivariate正是用于分析兩個(gè)或兩個(gè)以上相互關(guān)聯(lián)的因變量同時(shí)受到因素的影響。第十六頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析在教育與心理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，常見的有：被試者間設(shè)計(jì)：特點(diǎn)是每個(gè)被試者只接受一種實(shí)驗(yàn)處理。被試者內(nèi)設(shè)計(jì)：特點(diǎn)是每個(gè)被試者都要接受所有的實(shí)驗(yàn)處理，然后比較相同被試者在不同處理下的行為變化。混合設(shè)計(jì)：在一個(gè)實(shí)驗(yàn)中既包括被試者間設(shè)計(jì)，又包括被試者內(nèi)設(shè)計(jì)。第十七頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六7.3方差秩分析7.3.1獨(dú)立樣本的方差秩分析7.3.2相關(guān)樣本的方差秩分析第十八頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六7.3方差秩分析方差秩分析是利用秩次的方法考察因素對(duì)指標(biāo)有無顯著影響，而且無需總體服從正態(tài)分布且總體方差相等等假定的一種非參數(shù)方法。第十九頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六獨(dú)立樣本的方差秩分析在SPSS中，Kruskal-WallisH檢驗(yàn)是一種平均秩檢驗(yàn)法。它首先將多個(gè)樣本數(shù)據(jù)混合按升序排列，并求出每個(gè)觀測(cè)值的秩，然后對(duì)各個(gè)樣本的秩分別求平均值，再計(jì)算K-W統(tǒng)計(jì)量H。第二十頁，共二十一頁，編輯于2023年，星期六相關(guān)樣本的方差秩分析在SPSS中，F(xiàn)riedman檢驗(yàn)適用于連續(xù)型變量，它首先以各記錄（