spss方差分析ppt課件-wenkub
2023-05-20 18:25:22 本頁面
【正文】 變異量能被獨(dú)變項(xiàng)解釋的百分比 – 亦即獨(dú)變項(xiàng)與依變項(xiàng)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度 ? 樣本估計(jì)式： 2222?????????npFpFpMSSSMSpSSwt o t a lwb??????????)1)(1()1)(1()1(? 2?第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 17/39 ω2量數(shù)的判斷 ? ω2量數(shù)的特性 – 數(shù)值介于 0到 1之間，越接近 1表示關(guān)聯(lián)越強(qiáng) – ω2量數(shù)值分布為以 .05到 .06為眾數(shù)的正偏態(tài)分配，達(dá)到 .1以上者，即屬于高強(qiáng)度的獨(dú)變項(xiàng)效果 – 一般期刊上所發(fā)表的實(shí)證論文的，也僅多在 .06左右 ? Cohen（ 1988）建議下列的判斷準(zhǔn)則 . 0 59 2? ? . 01 低 度關(guān)聯(lián) 強(qiáng) 度 . 1 38 2? ? . 05 9 中 度關(guān)聯(lián) 強(qiáng) 度 2? ? . 1 38 高度關(guān)聯(lián) 強(qiáng) 度 第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 18/39 η2 （ eta square）量數(shù) ? η2是回歸分析當(dāng)中的 R2，除了作為 X對(duì) Y解釋強(qiáng)度的指標(biāo)外，經(jīng)常也被視為效果量的指標(biāo) ? 樣本數(shù)小時(shí)，為母體的偏估計(jì)數(shù)，需以下式進(jìn)行調(diào)整，以得到不偏估計(jì)數(shù)（ Wherry, 1931） ? 凈 η2 （ partial η2 ）量數(shù) – 扣除了其他效果項(xiàng)的影響后的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度量數(shù) t o t a lbSSSS?2??)?1(11~ 22 ?? ????? pNN第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 19/39 效果量系數(shù) ? 效果量（ size of effect）系數(shù) –用來衡量獨(dú)變項(xiàng)強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)量。 ? （三）可加性假設(shè) – 變異數(shù)分析牽涉到變異量的拆解，因此，各種變異來源的變異量須相互獨(dú)立，且可以進(jìn)行累積與加減，稱為可加性（ additivity）假設(shè)。 RM) – 指同一個(gè)受試者重復(fù)接受不同的實(shí)驗(yàn)處理或進(jìn)行多次測(cè)量的變異數(shù)分析，稱為 RM分析。 ? 隨機(jī)效果模式（ random effect model） – 研究所取用的自變項(xiàng)，只包含特定的一些水平，而并非包括所有可能的類別，即樣本的水平數(shù)小于母體的水平數(shù)（ Kk） 。 nXXZXo b t ???? ????F = M S b / M S w 第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 5/39 單因子變異數(shù)分析資料實(shí)例 ? 可以計(jì)算出四個(gè)平均數(shù)，即三個(gè)組平均數(shù)與一個(gè)總平均數(shù)（ grand mean)。變異數(shù)分析檢驗(yàn)的就是這三個(gè)組平均數(shù)是否具有顯著的差異 ? 研究假設(shè)為：高、中、低三種不同運(yùn)動(dòng)量的受測(cè)者，其睡眠時(shí)間不同 輕度運(yùn)動(dòng)量組 中度運(yùn)動(dòng)量組 重度運(yùn)動(dòng)量組 8 .0 8 .0 8 .0 1 = ΣX 1j /n 1 = 7 . 3 2 2 = ΣX 2j /n 2 = 7 . 5 4 3 = ΣX 3j /n 3 = 8 . 1 8 G = ΣX ij /N = 7 . 6 8 第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 6/39 輕度運(yùn)動(dòng)量組 中度運(yùn)動(dòng)量組 重度運(yùn)動(dòng)量組 8 .0 8 .0 8 .0 1 = 7 . 3 2 2 = 7 . 5 4 3 = 8 . 1 8 G = 7 . 6 8 SSwithin and SSbetween 第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 7/39 實(shí)驗(yàn)、族系與比較錯(cuò)誤率 ? 實(shí)驗(yàn)誤差率（ experimentwise error rate； EWE） – 統(tǒng)計(jì)的決策，是以整個(gè)實(shí)驗(yàn)的型 I錯(cuò)誤率維持一定（例如 .05）的情況下，導(dǎo)出各次決策所犯的型 I錯(cuò)誤率為何 ? 族系誤差率（ familywise error rate。 – 例如教育學(xué)者比較不同地區(qū)的學(xué)校教學(xué)方法的成效有所不同，因此隨機(jī)選取幾個(gè)地區(qū)的一些學(xué)校共四所（自變項(xiàng)），該研究所關(guān)心的四個(gè)水平，可以說是隨機(jī)自教學(xué)方法的母體中，隨機(jī)取用得來的。 ? 配對(duì)樣本設(shè)計(jì) (randomized block design, RB) – 指具有配對(duì)關(guān)系的樣本接受不同的實(shí)驗(yàn)處理的變異數(shù)分析，每一個(gè)配對(duì)稱為一個(gè)區(qū)組（ block） – 又稱為隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（ randomized blocked design） 第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計(jì)分析 ……. 第十一章 平均數(shù)的變異分析： ANOVA 13/39 單因子相依樣本設(shè)計(jì)的資料形式 ? 獨(dú)變項(xiàng)分組平均數(shù) – 表示實(shí)驗(yàn)或分組效果 （ p個(gè)獨(dú)變項(xiàng)各水平下的分組平均數(shù)） ? 區(qū)組平均數(shù)（橫列上區(qū)組平均數(shù)） – 反應(yīng)該區(qū)組的平均水平，也就是區(qū)組同質(zhì)性所造成在依變項(xiàng)上的水平高低 ? 細(xì)格效果 – 每一個(gè)細(xì)格只有一個(gè)觀察值，因此沒有細(xì)格內(nèi)變異，沒有交互效果 – 細(xì)格間的變異視為隨機(jī)誤差 獨(dú)變項(xiàng) A B l oc k m e a n a1 a2 .. ap ( be t w e e n s u bj e c t s ) B l oc k 1 Y 11 Y 12 .. Y 1p .1Y B l oc k 2 Y21 Y22 .. Y2p .2Y : : : .. : B l o
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