【正文】 測試中作為測試條件考慮） 正交實驗設(shè)計 功能 203:進行實驗之前，要進行實驗設(shè)計，以保證用最少的人力物力和時間取得好的實驗效果。這是一個組內(nèi)因素、一個組間因素的重復測量設(shè)計的例題。 重復測量設(shè)計方差分析的數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)：若干次重復測量結(jié)果作為不同因變量出現(xiàn)在數(shù)據(jù)文件中。多因變量方差分析模型除包括多個因變量外，還可以包括一個或幾個因素變量或協(xié)變量。析因分析的好處在于對各因素間的交互影響項的方差都可以加以析離并檢驗其顯著性。隨機因素是隨機設(shè)置的因素，是在確定模型時需要考慮會對實驗有影響的因素，對實驗結(jié)果影響的大小可以通過方差成分分析確定。 ? P159 同種三葉草被接種上不同的菌種，其含氮量情況 data0902（注意 Post Hoc各種方法結(jié)果的使用條件－方差齊或不齊） . 單因變量多因素方差分析過程 （多因素， ? 2） 單因變量多因素方差分析概述 單因變量多因素方差分析的菜單和選擇項 使用系統(tǒng)默認值進行隨機區(qū)組設(shè)計資料的方差分析 2 2析因?qū)嶒灧讲罘治鰧嵗? 拉丁方區(qū)組設(shè)計的方差分析實例 協(xié)方差分析實例 多維交互效應(yīng)方差分析實例 概述 ? 是對一個獨立變量是否受多個因素或變量影響而進行的方差分析。 單因素方差分析 也稱有一維方差分析，對二組以上的均值加以比較。 如果重復測量是在一段時間內(nèi)或一個溫度間隔內(nèi)進行的，還可以研究因變量對時間、溫度等自變量的變化趨勢，這種重復測量研究稱為趨勢研究 。 單元均值、邊際均值： ? 在多因素方差分析中，每種因素水平組合的因變量均值稱為單元均值。也可通稱為因素。第 9章 方差分析 介紹 ? 方差分析的概念 ? 方差分析的過程 本章內(nèi)容 方差分析的概念與方差分析的過程 單因素方差分析 單因變量多因素方差分析過程 多因變量線性模型的方差分析 重復測量設(shè)計的方差分析 方差成分分析 正交實驗設(shè)計 練習題（對銀行數(shù)據(jù)進行方差分析） 在科學實驗中常常要探討不同實驗條件或處理方法對實驗結(jié)果的影響。用分類變量表示，取有限的離散值 水平： 因素的不同等級稱作水平。一個因素水平的因變量均值稱為邊際均值（ Marginal Means） 方差分析中的術(shù)語（續(xù)） 協(xié)方差分析： 在一般進行方差分析時，要求除研究的因素外應(yīng)該保證其他條件的一致。 方差分析過程 OneWay過程：單因素簡單方差分析過程。 檢驗由單一因素影響的一個（或幾個相互獨立的）分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計意義。 ? SPSS調(diào)用 UNIANOVA過程，檢驗不同水平組合之間因（分析）變量均值由于受不同因素影響是否有差異的問題。 關(guān)于模型： GLM Univariate功能很強，可以建立包括各種主效應(yīng)、交互效應(yīng)的模型。 2 2析因?qū)嶒灧讲罘治鰧嵗? 兩因素、兩水平的實驗設(shè)計。因素變量把總體分為幾個組。 重復測量方差分析實例 1 P188實例 1Data0909 ：設(shè)置了三個級別的視覺刺激作為 處理因素變量 vsno(視覺刺激等級 3)， 4位被試者均接受三個級別的視覺刺激，并在同樣條件下測試三次 (time1,time2,time3) 。因為組內(nèi)因素是與時間有關(guān)的變量，因此不但可以分析比較兩種訓練記憶的方法哪個更有效，還可以得到隨時間的推移，記憶分數(shù)隨時間下降的數(shù)學模型（線性關(guān)系Linear、二次關(guān)系 Quadratic、三次關(guān)系 Cubic）。 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Variance Components ? 定義因變量和隨機因素 ? 選分析模型 Model： Full Model或 Custom ? 選分析方法 Option：四選一 ? MINQUE正態(tài)最小二次無偏估計，默認方法 ? ANOVA（ Analysis of Variance) ? Maximum likelihood（ ML）最大似然法 ? Restricted maximum likelihood （ REML）有限最大似然法 方差成分分析實例 p200實例 Data0907 ：教育心理學實驗，心理運動測驗分數(shù)與被試者必須瞄準的目標大小關(guān)系的資料 ? 四個大小不同的目標： Target ? 三部測驗設(shè)備： Device ? 兩種不同明暗程度的照明環(huán)境： Light ? 4 3 2的析因?qū)嶒炘O(shè)計（ 24個組合單元，每組 5個 Cases，共 120Cases） 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Variance Components ? Dependent： Score ? Fixed Factors： Target、 Device ? Random Factor： Light ? Model：保留全模型選項（不對 Model操作） ? Option： Method（ ANOVA）、