06多因素方差分析.ppt

第五章多因素方差分析 徐长江 浙江师范大学教师教育学院心理系 Xucj@zjnu.cn 交互作用 交互作用 实验设计的分类 单因素和多因素设计 单因素设计：实验中只有一个自变量。 多因素设计：实验中有多个自变量，被试接受几个自变量水平的结合的处验处理。可以计算自变量水平之间的交互作用。 实验设计的分类 被试间、被试内和混合试验设计 被试间设计(Between-Subject Design): 指实验中每个被试只接受一种自变量水平或自变量水平的结合。被试间设计也叫非重复测量实验设计，实验中的自变量叫被试间变量（Between-Subject Variable）。 被试内实验设计（With-Subject Design）:是重复测量实验设计的一种形式，随机区组设计的发展，即由一个被试接受所有的自变量水平或自变量水平的结合。这种设计把被试带来的无关变异减少到最小的限度。但是，使用被试内设计的前提是，不能有学习、记忆效应等。 3、混合设计(Mixed Design):指一个实验中既有被试内自变量，又有被试间自变量。它也是重复测量实验设计的一种形式。是一种最有实用价值的实验设计。 完全随机实验设计的方差分析 适用条件:一个自变量，自变量有两个或多于两个水平（P?2） 被试分配 方差分析程序 One-factor randomized experiment anova. DATA LIST/A 1 Y 3-4. Begin data 1 3 1 6 1 4 1 3 1 5 1 7 1 5 … … 4 8 4 8 4 7 4 12 4 13 4 12 4 11 END DATA. ONETWAY Y BY A(1,4) /STATISTICS=ALL. 两因素完全随机实验设计 * two-factors randomized experiment anova. DATA LIST/ A 1 B 3 Y 5-6. BEGIN DATA 1 1 3 1 1 6 1 1 4 1 1 3 1 2 4 1 2 6 1 2 4 1 2 2 1 3 5 1 3 7 1 3 5 1 3 2 2 1 4 2 1 5 2 1 3 2 1 3 2 2 8 2 2 9 2 2 8 2 2 7 2 3 12 2 3 13 2 3 12 2 3 11 END DATA. ANOVA Y BY A(1,2) B(1,3) /STATISTICS=ALL. 多重比较的实现 A因素有两个水平：a1(熟悉)，a2(不熟悉)；所以事后比较矩阵为2*2。矩阵参数如下： 常数项[1　1] 第一列固定为常数项的比较系数 比较一[1　-1] 第一个参数a1与第二个参数a2的比较 写成横行为： CONTRAST(A)=SPECIAL(1 1 1 -1) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　常数项　因素效应　　 B因素有两个水平： b1(5:1),b2(10:1),b3(20:1)；所以事后比较矩阵为3*3。矩阵参数如下： 常数项[1　1　1] 第一列固定为常数项的比较系数 比较一[1　-1　0] 第一个参数b1与第二个参数b2的比较 比较二[0　1　-1] 第二个参数b2与第三个参数b3的比较 写成横行为：CONTRAST(B)=SPECIAL(1 1 1 1 -1 0 0 1 -1) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　常数项　因素效应　因素效应 GLM方法 Analyze? General Linear Model? Univariate Profile Plot of the Interaction The vertical axis of a profile plot will always be the dependent variable. You can select any factor as the horizontal axis of the plot. choose which of the factors will be displayed as separate lines or as separate plots. Profile plots of the session by gender by prepost interaction means An Interaction Where one of the Simple Main Effects is Not Significant An interaction Where the Slopes of the Simple Effects are of Opposite Sign An Interaction Where the Slopes o