spss多因素方差分析PPT学习教案.pptx

**SPSS多因素方差分析**是统计学中用于探究多个独立变量（因素）如何影响一个连续型因变量的方法。这种分析技术可以帮助我们理解不同因素的主效应以及它们之间的交互效应，尤其在实验设计中非常常见。以下是关于SPSS多因素方差分析的详细解析。 **1. 单因素方差分析：** 单因素方差分析，又称为ANOVA（Analysis of Variance），主要分为被试间设计和被试内设计两种。在被试间设计中，被试被随机分配到不同的处理组，例如 Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA。这种设计适用于检验不同处理组（因素的不同水平）对因变量的平均值是否有显著差异。而被试内设计，如 Analyze -> General Linear Model -> Repeated Measures，适用于同一被试接受多种处理的情况，其中各个处理产生的数据不独立。 **2. 多因素方差分析：** 多因素方差分析处理包含两个或更多因素的实验设计。对于被试间设计，即完全随机设计，使用 Analyze -> General Linear Model -> Univariate，每个被试只接受一个因素组合的处理。而在被试内设计，即重复测量设计，同样使用 Analyze -> General Linear Model -> Repeated Measures，每个被试接受所有因素水平的处理。 **3. 实例解析：** 以一个教育研究为例，研究探讨了两种教学方法（集中识字和分散识字）和两种教学态度（严肃型和轻松型）对儿童识字量的影响。研究设计为2x2的被试间实验设计，即两种方法和两种态度的组合。分析目标包括：检查教学方法对识字量的主效应，教学态度的主效应，以及两者间的交互效应。 **4. 步骤详解：** - **定义变量**：根据实验设计，将被试分配到相应的处理组。 - **正态性检验**：使用 Analyze -> Description Statistics -> Explore，然后通过句法编辑器执行针对每个因素水平组合的正态性检验，确保数据符合正态分布假设。 - **分析模型选择**：在 Univariate 对话框中选择自变量和因变量，然后在 Model 子对话框中选择 Full factorial 模型，包含所有因素的主效应和交互效应。 - **图形选择**：使用 Univariate -> Plot，设置交互效应图，如以一个因素为横轴，另一个因素为分线变量。 - **事后多重比较**：如果主效应显著，可以进行事后多重比较来确定具体哪两个水平之间存在差异，但在这个例子中，由于因素只有两个水平，所以可以省略这一步。 - **方差齐性检验**：在 Univariate -> Option 中进行方差齐性检验，以确认各处理组的方差是否相等，这是方差分析的重要前提。 通过这些步骤，我们可以全面了解多因素方差分析在SPSS中的实施过程，并根据结果进行统计推断，揭示不同因素对因变量的影响。这种分析方法在社会科学、医学研究、心理学等领域中广泛应用于探索复杂现象背后的变量关系。