1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,多因素方差分析,内容,1,、多因素完全随机设计的方差分析,双因素,三因素,2,、多因素重复测量的方差分析,3,、混合设计,多因素完全随机设计的方差分析,适用条件,1,、,自变量有,2,个或,2,个以上，被试间设计,。,2,、正态分布,3,、方差齐性。,优势：,考察交互作用,两因素完全随机设计的方差分析,-,案例,案例：,某商店要考察顾客的性别（男、女）与顾客的类型（购物狂型、每周一次型、两周一次型）对商,的营业额贡献最大。（,sale.sav,）,性别：,2,个水平（男和女）,顾客类型：,3,个水平（购物狂型、每周一次型、两周一次型）,2,*,3,的设计,营业额,被试间实验设计,自变量,因变量,实验设计,双因素完全随机设计的方差分析,-spss,步骤,1,、,Analyze-general linear model,（一般线性模型）,-univariate(,单元方差分析,),2,、把,amountspent,放入,dependent variable,（因变量）框中，把,gender,和,shop
2、ping style,放入,fixed factors,（自变量）中,3,、,plots,（画图显示交互作用）：把,style,放入,horizontal axis,（水平轴），把,gender,放入,separate line,然后,add,4,、,option,选择,descriptive stastistics,homogeneity tests,（方差齐性检验）,effect size,（效应大小）,这两张表显示的是描述统计的结果,每组的人数,更详细的每小组的人数,平均值和标准差,方差齐性检验，如果,p,大于,0.05,，表示方差齐性，用,F,检验。否则，不齐性，用非参数检验。,方差分析的结果：最核心的结果,顾客类型的主效应,性别的主效应,交互作用,经过双因素方差分析发现，顾客类型主效应不显著（,F,（,2,，,345,）,=1.979,，,P,=0.14,，,h,2,=0.011,），性别的主效应显著（,F,（,1,，,345,）,=18.672,，,P,0.0005,，,h,2,=0.051,），顾客类型*性别存在显著的交互作用（,F,（,2,，,345,）,=4.127,
3、，,P,=0.17,，,h,2,=0.023,）。,Eta,方表示占总平方和的变异为多少，数值越大表明贡献越大,画图-线图很好的呈现了交互作用,简单效应分析,当交互作用显著时，说明一个因素如何受另一个因素影响。需要用到简单效应分析。有两个方向（根据研究目的决定，选择下面的其中一个）。,1,、在性别固定时，考察顾客类型的效应。,2,、在顾客类型固定时，考察性别的效应。,简单效应分析,要自己在,spss,中写语句，,file-new-syntax,MANOVA amtspent BY gender(1,2)style(1,3),/DESIGN=gender WITHIN style(1),gender WITHIN style(2),gender WITHIN style(3).,注意点：,1,、最后的句号不要忘了,2,、变量名要与,data view,数据中的一致,数据分析小技巧：把这个语句保存一下，以后要是有类似的分析，直接另存一个文件改一下里面的变量名称，就可以用。,1-两周，2-一周，3-经常,画图,*,*,双因素方差分析的思路,第一步、,考察方差是否齐性，如果齐性，则继续做分析。
4、否则，要用其他的非参数检验。,第二步、,考察主效应和交互作用。,第三步、,如果有交互作用，则用简单效应分析，考察在某个因素固定时，另一个因素的效应。,如果没有交互作用，可以考察成对事后比较。,第四步、,用文字和图描述结果，并把显著性的星号标注上。,三因素完全随机设计的方差分析,案例：,某商店要考察顾客的性别（男、女）与顾客的类型（购物狂型、每周一次型、两周一次型）对商量的营业额贡献最大，再加入一个自变量，购物的目的（自己、配偶和自己陪伴）。（,sale.sav,）,性别：,2,个水平,（男和女）,顾客类型：,3,个水平（,购物狂型、每周一次型、两周一次型）,购物陪伴：,3,个水平,（独自一人、配偶陪伴、家人陪伴）,2,*,3,*,3,的设计,营业额,被试间实验设计,自变量,因变量,实验设计,三因素完全随机设计的方差分析,-,步骤,与双因素类似,方差齐性,主效应和两两交互作用和三个因素的交互作用,结果,三因素完全随机设计的方差分析,-,简单主效应分析,两因素,MANOVA amtspent BY gender(1,2)style(1,3),/DESIGN=gender WITHIN st
5、yle(1),gender WITHIN style(2),gender WITHIN style(3).,三因素,MANOVA amtspent BY gender(1,2)style(1,3)shopfor(1,2),/DESIGN=gender WITHIN style(1)WITHIN shopfor(1),gender WITHIN style(1)WITHIN shopfor(2).,两因素重复测量的方差分析,案例：被试内设计，考察字频（高、低）和字的规则性,（规则、不规则）对文章阅读的时间的影响,(,见两因素重复测量数据）,自变量：两个,实验设计：被试内设计,两因素重复测量的方差分析-步骤,1,、,analyze-general linear model-repeated measures,2,、把,within subject factor name number of levels,输入,-define,输入对应的变量,3,、,plots,输入横坐标和纵坐标画图显示交互作用和,option,球形检验：如果球形检验不显著，则看，否则要看下面校正的数值，或者看多元方差分析
6、的结果。,主效应,简单效应分析,MANOVA A1B1 A1B2 A2B1 A2B2,/WSFACTORS=A(2)B(2),/WSDESIGN,/WSDESIGN=B WITHIN A(1),B WITHIN A(2).,混合设计,例子：,字频为被试内变量（,3,个水平）,熟悉度为被试间设计（,2,个水平）,因此这是混合设计,混合设计方法,1,、,analyze-general linear model-repeated measures,2,、把,within subject factor name number of levels,输入,-define,输入对应的变量,3,、把熟悉度放入,between subject factor,(,被试间变量,),球形检验结果显著,p=0.026,，因此看多元的结果或者一元校正的结果,多元分析的结果,由于球形检验显著，不服从球形假设，要用校正后的分析结果，此时就不要看,sphericity assumed,结果,被试内变量和交互作用,字频的主效应显著（,F,（,1,7,）,=145.015,P,0.0005,），字频和熟悉性的交互作用显著,(,F,（,1,7,）,=114.158,P,0.0005).,被试间变量的主效应,熟悉度的主效应,F,（,1,7,）,=145.015,P,=0.005,简单效应分析,MANOVA d1 d2 d3 BY topic(1,2),/WSFACTORS=d(3),/WSDESIGN,/DESIGN,/WSDESIGN=d,/DESIGN=MWITHIN topic(1),MWITHIN topic(2).,连接被试内变量和被试间变量用,MWITHIN,两个连着写表示在,topic1,考察,d,的主效应，,topic2,考察,d,的主效应,简单效应分析的结果,在,topic2,（不熟悉），字频存在简单主效应。,结果描述,多因素方差分析结果显示，熟悉度的主效应,F,（,1,7,）,=145.015,P=0.005,字频的主效应显著（,F,（,1,7,）,=145.015,P,0.0005,），字频和熟悉性的交互作用显著,(,F,（,1,7,）,=114.158,P,0.0005,）。在不熟悉，字频存在简单主效应（,P,0.0005,）。,
《心理学研究方法-多因素方差分析2PPT课件》由会员第***分享，可在线阅读，更多相关《心理学研究方法-多因素方差分析2PPT课件》请在金锄头文库上搜索。
