方差分析大致介紹ppt課件-資料下載頁
2025-04-30 18:16本頁面
【正文】 ns for: Med Display: Descriptive Statisticsn 結(jié)果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（四種藥物對某生化指標(biāo)作用之間有顯著性差異，而 5位被試者之間對每種相同藥物的反映也有顯著性差異） 關(guān)于趨勢分析w P194概念：當(dāng)重復(fù)測量的條件是某些順序變量時，可以分析重復(fù)測量的因變量隨順序變量變化的趨勢。w 實(shí)例 Data0911 ： 選擇 16名實(shí)驗對象 (no)， 使用兩種方法 (group)鍛煉他們的記憶力 。 訓(xùn)練一段時間后，每隔一天測試一次記憶情況，共測試 5次 。 每次測試對每個參與實(shí)驗的人員均按一定的法則打分 (day1day5)。 這是一個組內(nèi)因素、一個組間因素的重復(fù)測量設(shè)計的例題。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(xùn)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?jǐn)?shù)隨時間下降的數(shù)學(xué)模型（線性關(guān)系 Linear、 二次關(guān)系 Quadratic、 三次關(guān)系 Cubic）。w 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Repeated Measuren WithinSubject Factor Name:days (Nuber of Levels:5)n Define: n WithinSubjects Variables [days]:day1－ day5n BetweenSubject Factor:groupn Model： Main effects（ days， Group）n Plots： Days*Groupn Option: Display Means for: Days,group,overall Display: Descriptive Statistics和 Estimate of effect size n 結(jié)果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（多元、組內(nèi)、趨勢分析）和趨勢圖（ Days*group的 Plot圖） 方差成分分析w 概述 P198:是對混合效應(yīng)模型中各隨機(jī)效應(yīng)對因變量變異的貢獻(xiàn)進(jìn)行分析。w 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Variance Componentsn 定義因變量和隨機(jī)因素n 選分析模型 Model： Full Model或 Customn 選分析方法 Option： 四選一w MINQUE正態(tài)最小二次無偏估計，默認(rèn)方法 w ANOVA（ Analysis of Variance)w Maximum likelihood（ ML） 最大似然法w Restricted maximum likelihood （ REML） 有限最大似然法 方差成分分析實(shí)例w p200實(shí)例 Data0907 ： 教育心理學(xué)實(shí)驗，心理運(yùn)動測驗分?jǐn)?shù)與被試者必須瞄準(zhǔn)的目標(biāo)大小關(guān)系的資料n 四個大小不同的目標(biāo)： Targetn 三部測驗設(shè)備： Devicen 兩種不同明暗程度的照明環(huán)境： Lightn 432的析因?qū)嶒炘O(shè)計（ 24個組合單元，每組 5個 Cases， 共 120Cases）w 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Variance Componentsn Dependent： Scoren Fixed Factors： Target、 Devicen Random Factor： Lightn Model： 保留全模型選項（不對 Model操作）n Option： Method（ ANOVA）、 Sum of Square（ type III）、 Display（ Sum of Square）n 結(jié)果中比較有用的值：方差成分估計表（ Variance Estimates中的Estimates， 看其 大小，說明方差最大來源與亮度、目標(biāo)、設(shè)備的交互效應(yīng)。亮度因素是不可忽視的，亮度應(yīng)該在測試中作為測試條件考慮） 正交實(shí)驗設(shè)計w 功能 203:進(jìn)行實(shí)驗之前，要進(jìn)行實(shí)驗設(shè)計，以保證用最少的人力物力和時間取得好的實(shí)驗效果。w 菜單： DataOrthogonal Design Generate生成正交主效應(yīng)設(shè)計（不屬于typical安裝）w 實(shí)例 P205： 要求生成 4因素 3水平 9次實(shí)驗的正交實(shí)驗設(shè)計表練習(xí)題（對 銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析） 提示：如果單因素只有兩個水平的字符變量，請用第八章的 T檢驗）w 不同性別的收入是否不同？（ T檢驗）w 是否少數(shù)民族的收入是否不同？（ T檢驗或 因素方差分析）w 不同工種的收入是否不同？ （ ）w 不同性別和工種的收入是否不同？ (析）w 是否少數(shù)民族和工種的收入是否不同？ (差分析）w 不同工種的收入是否不同（消除是否少數(shù)民族的影響 ）？ （ 協(xié)方差分析）w 不同工種的收入是否不同（消除性別的影響 性別要重新編碼成數(shù)值 ）？ （ 協(xié)方差分析）w 不同性別的起始工資和現(xiàn)在工資是否不同（ 重復(fù)測量設(shè)計的方差分析）
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