5.具体统计分析的SPSS实现.ppt

5.具体统计分析的SPSS实现 举例20 评委 论文 A B C D E F G H 1 83 84 86 91 92 87 89 90 2 84 86 89 93 95 88 85 91 3 71 70 73 75 70 74 80 77 4 68 65 69 71 61 60 78 67 5 90 93 95 94 92 90 96 88 5.具体统计分析的SPSS实现 B 交互影响（within-subject design），如单因变量单因素重复测量方差分析和单因变量双因素混合方差分析。 单因素重复方差分析 举例21 下例数据分别于学生刚入学时（1996年）、入学一年后（1997 年）和入学两年后（1998年），三次使用相同的量表，调查了相同的受试者收集得来的。问：这些学生的“深层动机”在三年来是否有显著变化？ 5.具体统计分析的SPSS实现 双因素混合方差分析1 举例22 英语生词密度和题材熟悉程度是阅读理解的两个重要影响因素，如果既要同时检验这两个因素对英语阅读理解的影响（主效应），还要检验它们对英语阅读理解的交互作用（交互效应），即检验这样的假设：当文章的主题熟悉程度不同时，生词密度对阅读理解的影响会发生变化。假定研究者选择了两种类型的文章：对于学生来说题材非常熟悉的文章和学生不熟悉的题材的文章；同时有三种生词密度5：1，10：1 和20：1。 受试者有24人，将他们随机分为6 个小组。问：三种作用对阅读成绩的影响如何？ 5.具体统计分析的SPSS实现 举例22 本双因素方差分析要检验的虚无假设有： ①“主题熟悉程应”的处理效应为0； ②“生词密度”的处理效应为0； ③“主题熟悉程度”和“生词密度”的交互效应为0。 不熟悉题材＋5：1的 生词密度 不熟悉题材＋10：1的 生词密度 不熟悉题材＋20：1的 生词密度 熟悉题材＋5：1的 生词密度 熟悉题材＋10：1的 生词密度 熟悉题材＋20：1的 生词密度 3 4 5 4 8 12 6 6 7 5 9 13 4 4 5 3 8 12 3 2 2 3 7 11 5.具体统计分析的SPSS实现 双因素(重复测量)混合方差分析2 举例23 下例数据分别于学生刚入学时（1996年）、入学一年后（1997 年）和入学两年后（1998年），三次使用相同的量表，调查了相同的受试者收集得来的。问：男女学生的“深层动机”在三年来是否有显著变化？ 5.具体统计分析的SPSS实现 协方差分析 将那些很难控制的因素作为协变量，在排除协变量影响的条件下，分析控制变量对观察变量的影响，从而更加准确地对控制变量进行评价。 无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著的影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。 举例24 研究一个班3组同学（分别接受了3种不同的教学方法）在英语成绩上是否有显著差异。已知这些同学的英语入学成绩，数据如下。 5.具体统计分析的SPSS实现 相关分析 A: 积差相关法 是指采用英国统计学家Pearson皮尔逊提出的一种计算相关系数的方法。 举例25 对 15名大二学生用专四水平测验试卷进行测试,；其测验得分如下。另外已知这些学生的期末考试成绩，问他们专四成绩和期末成绩是否相关？ 举例26 某大学一年级12名学生参加了语音、听写和语法三项考试。问：三项考试之间的两两相关系数。 当我们研究的变量不是等距或等比数据，或者变量不是正态分布时，若要考察它们的相关程度就必须采用等级相关法。它是依据具有等级顺序的测量数据（定序数据）来研究变量间相互关系的方法。研究等级相关的相关量主要有Spearman斯皮尔曼等级相关系数和Kendll肯德尔和谐系数。 5.具体统计分析的SPSS实现 B: 等级相关法 当我们研究的变量是定序数据，或者变量不是正态分布时，若要考察它们的相关程度就必须采用等级相关法。它是依据具有等级顺序的测量数据（定序数据）来研究变量间相互关系的方法。主要有Spearman斯皮尔曼相关（适用于非参数两列相关）和Kendall W肯德尔和谐系数（较保守，不如Spearman ）相关。 举例27 其教研室要为学生准备一批英语课外阅读材料，教研室首先让一批学生读八篇材料，要求他们根据自己的感受，为这些材料的难易程度评定等级（等级分为九级，一级为特别简单，九级为极端困难）。然后让一批老师也为这八篇材料评定难易度等级。这样得到下面数据。 学生：3 5 6 8 8 9 4 7 老师：1 3 7 9 6 8 2 9 现在，要检验这两组变量是否有显著相关。 5.具体统计分析的SPSS实现 C: 点二列（point-bis