毕业论文指导：心理实验设计与实验数据分析(spss操作)培训课件方案研究.ppt

2.两因素混合实验设计 混合实验设计：是指既包含非重复测量的因素（被试间因素），又包含重复测量因素（被试内因素）的实验设计。是现代心理与教育研究中应用最广泛的一种设计。 （1）两因素混合实验设计的基本特点： 适用条件：①研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平； ②其中一个自变量是被试内的，即每个被试要接受他的所有水平的处理，另一个自变量是被试间的，即每个被试只接受一个水平的处理（从记忆效果和处理数过多考虑），或者它本身是一个被试变量，是每个被试独特具有，不可能同时兼备的； ③研究者更感兴趣于被试内因素的处理效应以及两个因素的交互作用。 基本方法：首先确定研究中的被试内变量和被试间变量，将被试随机分配给被试间变量的各个水平，然后使每个被试接受与被试间变量的某一水平结合的被试内变量的所有水平。（被试分配模式见表） 误差控制：随机化法与重复测量法。 优点：被试内因素的方差分析精度高，适用范围广 实验设计模型：Yij = μ+αj+ βk+ (αβ)jk+πi(j)+βπi(j) +εi(jk) (i=1,2,......,n; j=1,2,......,p; k=1,2,……,q) αj表示A因素水平j的处理效应； βk 表示B因素水平k的处理效应； (αβ)jk 表示水平αj 与水平βk的交互作用； πi(j)表示 嵌套在αj 水平内的被试i 的效应； βπi(j) 表示嵌套在βk 水平和被试i 的交互作用中的残差；εi(j)表示误差变异。 （2）数据处理方法（SPSS统计软件）： 统计变量：实验的自变量A、B1，B2，B3。 预期结果：自变量A、B的主效应分别是否显著， A×B的交互作用是否显著，若交互作用显著，需进行简单效应检验。 统计过程： analyze—General Linear Model—Repeated measures… 两因素混合设计应用举例 研究题目：文章的生字密度与主题熟悉性对学生阅读理解的影响 实验设计：为了重点考察生字密度对阅读理解的影响，本实验采用2×3两因素混合实验设计。其中主题熟悉性为被试间变量，含有2个水平（熟悉的，不熟悉的）；生字密度为被试内变量，含有3个水平（5：1、10：1、20：1）；因变量——阅读测验的分数。 被 试：8人 实验程序：把八名学生随机分成两组，一组学生每人阅读一篇三篇生字密度不同的、主题熟悉的文章；另一组学生每人阅读三篇生字密度不同的、主题不熟悉的文章。实验实施时，阅读三篇文章分三次进行，用拉丁方平衡学生阅读文章的先后顺序。 模拟数据：见右表。 b1 b2 b3 3 4 5 a1 6 6 7 4 4 5 3 2 2 4 8 12 a2 5 9 13 3 8 12 3 7 11 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 数据模式 被试间变量 被试内变量的三个水平 被试间变量的2个水平 阅读成绩 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 也使用重复测量方差分析的命令 重复测量…… 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 定义被试内变量 Factor1处输入被试内变量名下框输入水平数，然后“Add” 已经定义好的变量名与水平数;然后点“Define” 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 将数据与已定义的被试内变量对应起来 将被试内变量3个水平的数据移到右边 将被试间变量从左框移到这里 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 通过“Plots…”命令设置输出交互作用图 分别以熟悉性和生字敏度为X轴的交互作用图 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 在“Options…”窗口内选择多重比较方法 “生字密度”需要多重比较 选定的多重比较方法是LSD 同时设置需要输出描述统计量 被试间变量方差齐性检验 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 输出结果（1）：描述统计量 巩固练习：请按上表画处三线表！ 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 输出结果（2）：多元方差分析 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 输出结果（3）：球形检验 检验结果表明：球形检验显著，P0.05, 不符合球形分布，因此不能使用标准一元方差分析结果，而使用备选方差分析结果 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 输出结果（4）：被试内效应 备选方差分析结果，各效应均显著 两因素混合设计的SPSS方差分析步骤 输出结果（5）：被试间效应 主题熟悉