方差分析大致介紹ppt課件(參考版)
2025-05-03 18:16本頁面
【正文】 w 菜單： DataOrthogonal Design Generate生成正交主效應(yīng)設(shè)計（不屬于typical安裝）w 實例 P205： 要求生成 4因素 3水平 9次實驗的正交實驗設(shè)計表練習(xí)題（對 銀行數(shù)據(jù)進行方差分析） 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）。w 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Variance Componentsn 定義因變量和隨機因素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 方差成分分析實例w p200實例 Data0907 ： 教育心理學(xué)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n 四個大小不同的目標： 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、設(shè)備的交互效應(yīng)。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，記憶分數(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）。 每次測試對每個參與實驗的人員均按一定的法則打分 (day1day5)。w 實例 Data0911 ： 選擇 16名實驗對象 (no)， 使用兩種方法 (group)鍛煉他們的記憶力 。w 菜單： AnalyzeGeneral Linear Model Repeated Measuren WithinSubject Factor Name:timen Nuber of Levels:3n Define: n WithinSubjects Variables [time]:time1,time2,time3n BetweenSubject Factor:vsnon 結(jié)果中比較有用的值： Sig顯著性概率值（三次測量之間沒有顯著性差異， 4位被試者之間對每種相同視覺刺激的反映也沒有顯著性差異，而對不同的視覺刺激等級有顯著性差異） 重復(fù)測量方差分析實例 2w P191實例 Data0910a ： 研究四種藥物對某生化指標的作用（ med1, med2, med3, med4） ， 5位被試者參與實驗，零假設(shè) H0： 四種藥物對某生化指標作用之間（被試者內(nèi)）無顯著性差異。 重復(fù)測量方差分析實例 1w 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) 。w GLM重復(fù)測量屬于高級分析過程，是對同一因變量進行重復(fù)測量，可以是同一條件下進行的重復(fù)測度，目的在于研究各種處理之間是否存在顯著性差異的同時，研究被試著之間的差異；也可以是不同條件下的重復(fù)測度，目的在于研究各種處理間是否存在顯著性差異的同時，研究形成重復(fù)測量條件間的差異以及這些條件與處理間的交互效應(yīng) 。w 實例：數(shù)據(jù)是對男 33人、女 26人的頭部四個解剖部位的測量結(jié)果，研究男女頭部有無顯著性差異。對回歸分析，協(xié)變量作為自變量（預(yù)測變量）w GLM Multiv
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