重复测量方差分析的原理和统计操作.ppt

重复测量方差分析的原理和统计操作 Contents 原理 重复测量设计是对同一因变量进行重复测度。 重复测量设计的方差分析可以是同一条件下进行的重复测度，也可以是不同条件下的重复测量，可以考察： （1）各种处理之间是否存在显著性差异； （2）被试之间的差异； （3）各种处理与被试分组之间的交互作用。 统计操作 使用范例： 1、攻击性的追踪调查中，考察不同性别的高中生攻击性发展特点是否有差异，采用了2（男/女，组间变量）×2（第一年测试/第二年测试，组内变量）的重复测量方差分析； 2、攻击性干预的研究中，考察实验组和控制组在团体辅导前后是否产生了变化，采用 了2（实验组/干预组，组间变量）×2（前测/后测，组内变量）的重复测量方差分析。 统计操作 数据范式 统计操作 1、analyze——general linear models ——repeated measures，进入定义重复测量变量界面； 2、在factor1中输入组内因素名称，即重复测量变量（注：不能和数据文件中的变量重名），在number of levels中输入组内因素的水平数，点击add，点击下方的define； 统计操作 3、进入重复测量方差分析的主对话框，定义组内变量和组间变量； 4、将“身体攻击”和“身体攻击2”分别选入组内变量中，将“性别”选入组间变量中； 5、如有其它影响因素（如人口学变量）可能会对结果产生影响，可以选入到协变量中，减少误差； 统计操作 6、点击option，将sex、身体攻击性、sex*身体攻击性均选入右边边框，点击边框下的compare main effects（主效应）； 7、选择下方的descriptive statistics, estimates of effect size, observed power, homogeneity test，点击continue； 统计操作 8、点击paste,运行命令如下： GLM 身体攻击 身体攻击2 BY sex /WSFACTOR=身体攻击性 2 Polynomial /METHOD=SSTYPE(3) /EMMEANS=TABLES(sex) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(身体攻击性) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性) /PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ OPOWER HOMOGENEITY /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDESIGN=身体攻击性 /DESIGN=sex. 结果解释 组内差异——查看测试时间的主效应和测试时间、性别的交互作用 组间差异——查看性别的主效应 注意：重复测量方差分析主要查看的是交互作用，如果交互作用显著，就不需要查看主效应了，只需对交互作用进行简单效应分析；若交互作用不显著，则查看主效应。 结果解释 主效应结果查看（在本示例中，是不需要查看主效应的） 简单效应分析 简单效应分析命令 /EMMEANS=TABLES(A*B)COMPARE(A)ADJ(SIDAK) A、B为变量名称 进行简单效应分析的时候，需把这一条命令改写后加入到原始的重复测量方差分析中。 简单效应分析 原始命令 GLM 身体攻击 身体攻击2 BY sex /WSFACTOR=身体攻击性 2 Polynomial /METHOD=SSTYPE(3) /EMMEANS=TABLES(sex) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(身体攻击性) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性) /PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ OPOWER HOMOGENEITY /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDESIGN=身体攻击性 /DESIGN=sex. 简单效应分析 加入简单效应分析命令 GLM 身体攻击 身体攻击2 BY sex /WSFACTOR=身体攻击性 2 Polynomial /METHOD=SSTYPE(3) /EMMEANS=TABLES(sex) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(身体攻击性) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性) /EMMEANS=TABLES(A*B)COMPARE(A)ADJ(SIDAK) /PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ OPOWER HOMOGENEITY /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDE