因素重复实验设计方差分析GL.ppt

《因素重复实验设计方差分析GL.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《因素重复实验设计方差分析GL.ppt（21页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、三、单因素重复实验设计方差分析（GLM 方差分析）,当研究的自变量只有一个，该变量的水平在两个以上时，就会出现超出两个的实验处理。将选取来的被试作为一个被试组完成所有实验处理，则构成单因素重复测量实验设计，即组内实验设计。其数据分析则要使用SPSS程序中的“General Linear Model-Univariate”模块。,例6 某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。其中反应时间的实验数据如下表所示。试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存在显著性差异。,单因素重复实

2、验设计的方差分析（GLM）,例7：某组8名学生为了研究缪勒-莱伊尔错觉与箭头张开角度的关系，参加了实验。每位学生均分别在150、300、450、600条件下进行测试，得到了如下的结果。试分析角度的影响是否显著。,例1的方差分析程序为：DATA LIST FREE/Angle1 TO Angle4.BEGIN DATA.3 4 8 96 6 9 84 4 8 83 2 7 75 4 5 127 5 6 135 3 7 122 3 6 11END DATA.MANOVA Angle1 Angle2 Angle3 Angle4/Wsfactors=Angle(4)/Print=Cellinfo(me

3、ans)/Design.,程序运行演示,这一程序的运行主要输出四个结果：第一是各单元数据的平均数和标准差；第二部分是在“TESTS OF BETWEEN-SUBJECTS EFFECTS”之下的方差分析表,这里没有被试间因素，故此部分忽略；第三部分是在“Effect Angle.Multivariate Tests of Significance 之下的三个显著性检验：PILLAIS、HOTELLINGS 和WILKS，每个都是基于不同的计算公式计算的结果，无所谓哪个更好，这些是针对多因变量的分析，而在本例中为单因变量，所以此部分也忽略；第四部分是在“TESTS INVOLVING Angle

4、 WITHIN-SUBJECT EFFECT”标题下的方差分析结果，这就是本例所需要的。,使用 GLM 中的“Repeated Measures”对话框来完成例6和例7的方差分析过程如下：AnalyzeGLM Repeated Measures 打开对话框在“Within-Subject Factors Name”后输入自变量名在“Number of Levels”中输入自变量水平数，然后点击“Add”点击Define设置有关参数：首先将自变量的几个水平置入“Within-Subjects Variables”名下的方框中，然后点击“Contrasts”后设置简单效应比较、点击“Plots”后

5、将自变量名置入“Horizontal Axis”名下的方框中以便得到随着自变量水平变化因变量的变化曲线、点击“Options”选择描述性统计功能可以输出不同单元下观测值的平均值和标准差。选择需要的和适当的输出结果,重复实验设计中自由度的分解,举例说明：单因素重复实验设计：自变量A有四个水平，被试数为10，则得到四列10行测量数据表。自由度分解方法是：,四、多因素重复实验设计的方差分析（GLM）,例8 一研究的自变量有三个，每个自变量有两个水平，则结合出八种实验处理。选取四名被试参加实验中的每一种实验处理，得到数据如下表所示。,例2的方差分析程序为：DATA LIST FREE/A1B1C1 A

6、1B1C2 A1B2C1 A1B2C2 A2B1C1 A2B1C2 A2B2C1 A2B2C2.BEGIN DATA.3 5 4 4 8 5 9 126 7 6 5 9 6 8 134 5 4 3 8 7 8 123 2 2 3 7 6 7 11 END DATA.MANOVA A1B1C1 A1B1C2 A1B2C1 A1B2C2 A2B1C1 A2B1C2 A2B2C1 A2B2C2/Wsfactors=A(2)B(2)C(2)/Print=Cellinfo(means)/Design.,程序运行演示,该程序运行输出的结果包括各单元的平均数和标准差、各自变量的主效应、自变量的二阶交互作用、

7、三阶交互作用,五、多因素混合实验设计的方差分析（GLM）,在一项多因素实验研究中，如果有些自变量是组间设计、有些自变量是组内设计，这样就构成了典型的混合实验设计（当然，混合实验设计的类型还很多，这里不都作介绍）。这时在方差分析的程序上，也是调用GLM中的“Repeated measures”分析模块，关键是要正确地区分重复测量的自变量和组间变量，并对这两种变量作不同的设置。,例9 一研究者在研究汉语阅读影响因素的实验中，考察了四个自变量：生字密度（A）、文章体裁（B）、主题熟悉度（C）和句子长短。把A、B作为重复测量的自变量；C、D作为独立测量的变量，这就构成了一个2222的混合实验设计。实验

8、数据如下表所示。,混合实验设计方差分析的主要结果,通过对话框定义被试内变量、被试间变量，然后点击“options”打开对话框，选择描述性统计命令、方差齐性检验命令和多重比较命令。,选用的结果主要包括：(1)被试内变量的方差分析表，给出所有含被试内变量的主效应和交互效应，该表有四种不同检验法得到的结果，无所谓哪个更好；(2)被试间变量的方差分析表，只包括被试间变量主效应和交互效应;（3）描述性统计结果、方差齐性检验结果、多重比较结果。,六、含协变量的实验设计与协方差分析,协变量方差分析是一种特殊的方差分析，它是将某些难以控制但可测量的随机变量作为协变量，然后在方差分析过程中将其对观测变量产生的影

9、响从残差项中分离出来，以便能更有效地突出自变量的作用。协变量多半是属于机体变量，而且是连续数值型变量，比如知识水平、智力商数、身体条件等等。协方差分析在功能上是对被试内变异进行分解，以减小残差项。,协方差分析还有一个假设前提，就是协变量与控制变量没有交互作用，所以数据变异线性分解为：自变量引起的变异、协变量引起的变异、随机变量引起的变异。,提请注意：协变量必须是连续的数字型变量！,协方差分析的SPSS过程,复习练习题,1.为研究三种教材的教学效果，随机抽取15名学生，随机地分为三组，每组接受一种教材进行实验，经一段试验后进行统一测试，结果如下表。请完成数据的分析。,2.为研究不同记忆条件下的记

10、忆效果，取 4 名被试，每个被试均分别接受四种不同条件下的记忆实验，实验顺序随机决定。所得结果如下表所示，请对实验结果进行分析。,3.为研究四种不同教学方案在不同辅导时间下的效果，取三种不同的辅导时间分别进行四种教学方案的实验，从而得到12 个处理。随机抽取36名样本，每3名被试接受一种处理。实验结果如下表，请完成数据处理。,4.为研究生字密度与文章题材对阅读理解的影响，抽取20名被试，并随机分成4组，每组5人。自变量均设置为两个水平，构成四种实验条件，每组被试参加一种实验条件下的阅读理解测验。考虑到被试的语文水平存在差异，记录被试一个月前的语文考试分数，如下表所示。试分析两个自变量对阅读理解的影响，二者有无交互作用？语文成绩的影响是否明显？,5.用23重复实验设计方法，设计一个研究方案以研究任务难度和动机强度对工作效率的影响，并考察二者是否存在交互作用。然后根据研究设计构造一个数据表，再对数据进行分析。,6.用223混合实验设计方法，设计一个研究方案以研究：认知风格（场依存性）、专业训练背景对不同记忆材料（抽象名词、动植物名称、职业名称）记忆效果的影响。构造一个数据表并进行分析，同时考察有无交互效应。,