單因素交互作用簡單效應(yīng)分析

單因素、交互作用、簡單效應(yīng)分析，1整理課件方差分析的適用條件變異的可加性總體正態(tài)分布方差齊性（總體方差相等）實際應(yīng)用中，對方差齊性要求較高，因此需要單獨檢驗。2整理課件SPSS中的4個方差分析菜單Univariate單因變量方差分析Multivariate多因變量方差分析RepeatedMeasures含有重復(fù)測量的方差分析CompareMeansOne-WayANOVA單因素方差分析GeneralLinearModel3整理課件很少用，因變量不止一個時含有重復(fù)測量的數(shù)據(jù)很常用4整理課件One-WayANOVA8.1單因素完全隨機方差分析5整理課件例1：單因素完全隨機實驗設(shè)計目的：文章生字密度對學(xué)生閱讀理解成績的影響自變量：生字密度，含4個水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因變量：閱讀測驗的分?jǐn)?shù)被試及程序：32人，隨機分為四組，每組接受一個自變量處理（即閱讀一種生字密度的文章）6整理課件OneWayANOVA:

生字密度對學(xué)生閱讀理解的影響

shuhua_p_39.sav生字密度5：110：115：120：1閱

讀

理

解

測

驗

分

數(shù)3489669844883277545127561353712236117整理課件即自變量即多重比較也稱事后檢驗8整理課件9整理課件結(jié)果p值由p=.037<.05可知，可認(rèn)為方差齊性邊緣顯著10整理課件結(jié)果組間均方組內(nèi)均方F值p值自由度研究報告中的方差分析結(jié)果自由度、均方、F、P而p值以星號的形式標(biāo)注One-WayANOVA通常用文字陳述結(jié)果因素較多時則用三線表呈現(xiàn)自由度、均方、F畢業(yè)論文格式11整理課件結(jié)果由方差分析表可知，F(xiàn)(3,28)=22.533,p<.01，生字密度對閱讀理解成績有影響。學(xué)生對生字密度不同的文章的閱讀理解有顯著差異12整理課件結(jié)果多重比較13整理課件練習(xí)1數(shù)據(jù)文件“自信心與社交苦惱”任務(wù)1：在1總自信平均分上，男生與女生是否存在顯著差異；任務(wù)2：在1總自信平均分上，各個年級間是否存在顯著差異14整理課件8.2單因素隨機區(qū)組方差分析Univariate15整理課件因變量絕大多數(shù)時候自變量都應(yīng)該往里面選

用于選入隨機因素，如果你不明白，假裝沒看見他就是了。16整理課件單擊后出現(xiàn)一個對話框，用于設(shè)置在模型中包含哪些主效應(yīng)和交互因子，默認(rèn)情況為Fullfactorial，即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。

本例沒有交互作用可分析，所以要改17整理課件即【custom】【BuilTerm】【maineffcts】左邊變量的全選入右邊18整理課件單擊后出現(xiàn)一個對話框，用于設(shè)置在模型中包含哪些主效應(yīng)和交互因子，默認(rèn)情況為Fullfactorial，即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。

本例沒有交互作用可分析，所以要改19整理課件例2：單因素隨機區(qū)組設(shè)計題目：文章的生字密度對學(xué)生閱讀理解的影響自變量：生字密度，含有4個水平（5：1、10：1、15：1、20：1）因變量：閱讀測驗的分?jǐn)?shù)無關(guān)變量：被試的智力水平（區(qū)組變量）實驗設(shè)計：單因素隨機區(qū)組實驗設(shè)計被試及程序：首先給32個學(xué)生做智力測驗，并按測驗分?jǐn)?shù)將被試分成8個組，每組4人（智力水平相等），然后隨機分配每個區(qū)組內(nèi)的4個被試閱讀一種生字密度的文章。

20整理課件生字密度對學(xué)生閱讀理解的影響

（按智力測驗成績劃分8個區(qū)組）

shuhua_p_45.sav生字密度5：110：115：120：1閱

讀

理

解

測

驗

分

數(shù)區(qū)組13489區(qū)組26698區(qū)組34488區(qū)組43277區(qū)組554512區(qū)組675613區(qū)組753712區(qū)組82361121整理課件數(shù)據(jù)錄入22整理課件組間區(qū)組組內(nèi)（誤差項）23整理課件Univariate單因素完全隨機n因素隨機區(qū)組多因素混合設(shè)計單因素重復(fù)測量One-wayANOVARepeatedMeasuresRepeatedMeasures多因素重復(fù)測量RepeatedMeasures……不管有幾個因素，只要其中一個因素為重復(fù)測量，即用RepeatedMeasures24整理課件Onecemore單因素完全隨機One-wayANOVA不管有幾個重復(fù)測量因素RepeatedMeasures其他方差分析Univariate只有一個因變量25整理課件兩因素完全隨機實驗設(shè)計的應(yīng)用舉例題目：當(dāng)主題熟悉性不同時，生字密度對兒童閱讀理解的影響。實驗變量：自變量A——文章類型，即熟悉的（a1）與不熟悉的（a2）；自變量B——生字密度，即5:1(b1)、10:1(b2)、15:1(b3)實驗設(shè)計：兩因素完全隨機實驗設(shè)計被試：24名五年級學(xué)生實驗程序：首先將自變A與B的水平結(jié)合成2×3即6個實驗處理；然后把選取的被試分成6組，每組4人，分別接受一種實驗處理水平的結(jié)合。26整理課件a1a1a1a2a2a2b1b2b3b1b2b33454812667591344538123223711b1b2b3∑a116161951a215324895∑314867數(shù)據(jù)如何錄入？邊緣(際)平均數(shù)即主效應(yīng)即交互作用效應(yīng)細(xì)格平均數(shù)27整理課件Onecemore主效應(yīng)一個因素內(nèi)各個水平的差異交互作用一個因素的各個水平在另一個因素的不同水平上變化趨勢不一致。28整理課件b1b2∑a1807879a2926478∑8666邊緣(際)平均數(shù)即主效應(yīng)即交互作用效應(yīng)細(xì)格平均數(shù)29整理課件結(jié)合實例，請分別說明：（1）主效應(yīng)（2）交互作用2×3完全隨機方差分析B因素：年級A因素：性別思考30整理課件兩因素完全隨機方差分析舉例：shuhua_p7131整理課件因變量自變量32整理課件結(jié)果1：綜合的方差分析A因素的主效應(yīng)B因素的主效應(yīng)AB的交互效應(yīng)A因素主效應(yīng)顯著B因素主效應(yīng)顯著不同主題熟悉性的成績存在顯著差異。不同生字密度的成績存在顯著差異。AB交互作用顯著熟悉性與生字密度的交互作用顯著。該自變量水平大于等于3，事后檢驗交互作用顯著，則簡單效應(yīng)檢驗33整理課件結(jié)果2：事后檢驗即Posthoc選中主效應(yīng)顯著，且水平≥3的自變量通常用LSD34整理課件結(jié)果2：事后檢驗即Posthoc35整理課件結(jié)果3：簡單效應(yīng)的定量分析通常不在SPSSforWindows完成而是通過寫語句，即syntax交互作用顯著后進(jìn)行簡單效應(yīng)檢驗36整理課件兩因素完全隨機的方差分析

——syntax37整理課件2×3完全隨機的方差分析MANOVAYBYA(1,2)B(1,3)/DESIGN/DESIGN=BWITHINA(1)BWITHINA(2).鍵盤敲兩下空格多因素方差分析變量說明“BY”左邊為因變量“BY”右邊為IV總的方差分析簡單效應(yīng)檢驗38整理課件2×3完全隨機的方差分析MANOVAYBYA(1,2)B(1,3)/DESIGN/DESIGN=BWITHINA(1)BWITHINA(2).DataView與Syntax中的“name”務(wù)必保持一致Y表示因變量A.B分別表示自變量A因素各個水平的最小值與最大值B因素同理請問：3×4完全隨機的方差分析，C因素3個水平，D因素4個水平，因變量為F，應(yīng)如何改寫以上語句？鍵盤敲兩下空格實心點均可替換為其他字母39整理課件結(jié)果3：簡單效應(yīng)的定量分析再結(jié)合作圖法，對結(jié)果進(jìn)行解釋40整理課件結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法41整理課件結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法X軸分為不同的線條通常來說，把水平多的自變量作為X軸42整理課件結(jié)果4：交互作用的直觀分析——作圖法再次復(fù)習(xí)：什么是交互作用？43整理課件(B)b1b2b3a2a1對于熟悉的文章，被試的閱讀理解成績無顯著差異(F(2,19)=0.12,P=0.883)對于不熟悉的文章，被試的閱讀理解成績存在顯著差異(F(2,19)=11.33,P=0.001)結(jié)果5：對簡單效應(yīng)的綜合分析44整理課件見數(shù)據(jù)文件“dengzhu_p141”練習(xí)45整理課件A因素的主效應(yīng)B因素的主效應(yīng)AB的交互效應(yīng)A因素主效應(yīng)顯著B因素主效應(yīng)顯著不同性別被試的**存在顯著差異。不同年級被試的**存在顯著差異。AB交互作用顯著性別與年級的交互作用顯著。該自變量水平大于等于3，事后檢驗交互作用顯著，則簡單效應(yīng)檢驗46整理課件兩因素混合設(shè)計的方差分析47整理課件注意：數(shù)據(jù)錄入對于被試間（組間）變量，每個自變量須作為單獨的一列進(jìn)行錄入被試內(nèi)（組內(nèi)）變量，每個自變量無須單獨成列，而是被試內(nèi)變量各個水平所對應(yīng)的因變量單獨成列當(dāng)只有被試間因素的時候，因變量需要單獨成一列。當(dāng)含有被試內(nèi)因素的時候，因變量無需單獨成一列，而是錄入在被試內(nèi)因素相應(yīng)的水平下48整理課件兩因素混合設(shè)計的方差分析舉例詞的獲得年齡與專業(yè)對詞的知覺速度的影響采用3*2的混合設(shè)計共有兩個自變量，自變量1是詞的獲得年齡（AOA），含3個水平，分別是a組、b組和c組，是被試內(nèi)變量；自變量2是專業(yè)，有體育和中文2個水平，是被試間變量。因變量是反應(yīng)時間數(shù)據(jù)見“16-1”49整理課件被試內(nèi)變量的name相應(yīng)被試內(nèi)變量的水平數(shù)50整理課件被試內(nèi)變量被試間變量51整理課件52整理課件描述統(tǒng)計結(jié)果53整理課件球形檢驗p>0.05,球形檢驗差異不顯著54整理課件主效應(yīng)A與交互作用F(2，76)=4.813，p=0.011<0.05,詞獲得年齡的主效應(yīng)顯著F(2，76)=1.471，p=0.236>0.05,詞獲得年齡與專業(yè)交互作用不顯著55整理課件主效應(yīng)BF(1，38)=0.646，p=0.426>0.05,系別的主效應(yīng)不顯著56整理課件F(2，76)=4.813，p=0.011<0.05,詞獲得年齡的主效應(yīng)顯著F(2，76)=1