單因素、交互作用、簡單效應(yīng)分析-文庫吧資料
2025-05-20 11:31本頁面
【正文】 . 0 0 02 6 6 9 . 6 3 3 1 2 6 6 9 . 6 3 3 1 6 1 7 . 9 6 0 . 0 0 07 . 5 0 0 1 7 . 5 0 0 4 . 5 4 5 . 0 4 32 1 8 . 8 6 7 2 1 0 9 . 4 3 3 6 6 . 3 2 3 . 0 0 02 3 . 4 0 0 2 1 1 . 7 0 0 7 . 0 9 1 . 0 0 43 9 . 6 0 0 24 1 . 6 5 02 9 5 9 . 0 0 0 302 8 9 . 3 6 7 29S o u r ceC o r r e ct e d M o d e lI n t e r ce p tABA * BE r r o rT o t a lC o r r e ct e d T o t a lT y p e I I I S u mo f S q u a r e s df Me a n S q u a r e F S ig .R S q u a r e d = . 8 6 3 (A d j u s t e d R S q u a r e d = . 8 3 5 )a . 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 生字密度 的 成績 存在顯著差異。 a1 a1 a1 a2 a2 a2 b1 b2 b3 b1 b2 b3 3 4 5 4 8 12 6 6 7 5 9 13 4 4 5 3 8 12 3 2 2 3 7 11 b1 b2 b3 ∑ a1 16 16 19 51 a2 15 32 48 95 ∑ 31 48 67 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) Onece more 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。 生字密度對學(xué)生閱讀理解的影響 （按智力測驗(yàn)成績劃分 8個區(qū)組） 生字密度 5： 1 10： 1 15： 1 20： 1 閱 讀 理 解 測 驗(yàn) 分 數(shù) 區(qū)組 1 3 4 8 9 區(qū)組 2 6 6 9 8 區(qū)組 3 4 4 8 8 區(qū)組 4 3 2 7 7 區(qū)組 5 5 4 5 12 區(qū)組 6 7 5 6 13 區(qū)組 7 5 3 7 12 區(qū)組 8 2 3 6 11 數(shù)據(jù)錄入 Te s t s o f B e t w e e n S u b j e c t s Effe c t sD e p e n d e n t V a r ia b le : S C O R E2 1 6 . 0 0 0a10 2 1 . 6 0 0 8 . 5 7 9 . 0 0 01 2 7 5 . 1 2 5 1 1 2 7 5 . 1 2 5 5 0 6 . 4 3 3 . 0 0 01 9 0 . 1 2 5 3 6 3 . 3 7 5 2 5 . 1 7 0 . 0 0 02 5 . 8 7 5 7 3 . 6 9 6 1 . 4 6 8 . 2 3 25 2 . 8 7 5 21 2 . 5 1 81 5 4 4 . 0 0 0 322 6 8 . 8 7 5 31S o u r ceC o r r e ct e d M o d e lI n t e r ce p tG R O U PIQE r r o rT o t a lC o r r e ct e d T o t a lT y p e I I I S u mo f S q u a r e s df M e a n S q u a r e F S ig .R S q u a r e d = . 8 0 3 (A d j u s t e d R S q u a r e d = . 7 1 0 )a . 組間 區(qū)組 組內(nèi)（誤差項(xiàng)） Univariate 單 因素 完全隨機(jī) n因素隨機(jī)區(qū)組 多 因素 混合 設(shè)計(jì) 單 因素 重復(fù) 測量 Oneway ANOVA Repeated Measures Repeated Measures 多 因素 重復(fù) 測量 Repeated Measures …… 不管有幾個因素，只要其中一個因素為重復(fù)測量，即用 Repeated Measures Onece more 單因素完全隨機(jī) Oneway ANOVA 不管有幾個重復(fù)測量因素 Repeated Measures 其他方差分析 Univariate 只有一個因變量 兩因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)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。 本例沒有交互作用可分析，所以要改 即 【 custom 】 【 Buil Term】【 main effcts】 左邊變量的全選入右邊 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 Full factorial，即分析所有的主效應(yīng)和交互作用。 學(xué)生對生字密度不同的文章的閱讀理解有顯著差異 結(jié)果 多重比較 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 單因素隨機(jī)區(qū)組方差分析 Univariate 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(jī)因素，如果你不明白，假裝沒看見他就是了。單因素、交互作用、簡單效
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1