三因素实验设计

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重复测量两个因素的三因素实验设计

重复测量两个因素的三因素实验设计
重复测量两个因素的三因素实验设计不仅具有重复测量一 个因素的所有优点,而且可以节省更多的被试。
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μ:总体平均数 αj:A因素水平j理效应 πi(j):嵌套在水平aj内的被试误差 βk:B因素水平k的处理效应 (αβ) jk:水平aj和βk的两次交互作用
(βπ)ki(j):水平βk和嵌套在aj内的被试πi的交互作用的残差
np-1 P-1=1 p(n-1)=6 np(qr-1)=24 q-1=1 (p-1)(q-1)=1 p(n-1)(q-1)=6 r-1=1
153.125 4.708
12.500 24.500 0.417 3.125
32.52**
29.98** 58.75** 8.3
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三因素重复测量两因素的方差分析表(接上)
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重复测量两个因素的三因素实验设计的平方和分解
SS被试间 df=np-1
SS总变异 df=npqr-1=31
SS被试内 df=np-1
SSA df=p-1
SS被试(A) df=p(n-1)
SSB df=q-1
SSAB
SSB×被试内(A )
df=(p-1)(q-1) df=p(p-1)(q-1)
SSC df=r-1
3:在一个被试间因素上,随机分配被试,每个被试接受 一个处理水平,在两个被试内因素上,每个被试接受所 有处理水平的结合。
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重复测量两个因素的三因素实验设计的图解
b1
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三因素实验设计例子

三因素实验设计例子

三因素实验设计例子
1. 嘿,想想看选礼物这件事!比如说你要给朋友选个生日礼物,这就是个三因素实验设计呀!礼物的类型、价格、品牌是不是就是那三个因素呢?不同的组合会有不同的效果哦!
2. 再比如说找工作,工作的行业、公司规模、薪资待遇,这不就是三个关键因素嘛!这就像是在搭积木,每一块的选择都好重要呀!
3. 吃一顿美食也可以这样想呀!餐厅的氛围、菜品的口味、服务的质量,妈呀,这三个因素决定了你这顿饭吃得开不开心呢,对吧?
4. 买衣服的时候呢,款式、颜色、材质,这三个因素会让你纠结好久,就好像在走迷宫一样,得好好琢磨呢!
5. 装修房子更是啦!风格、预算、材料,哇,这可真是个大工程,每个因素都不能马虎呀!
6. 旅游选目的地也一样哦!景点好不好玩、花费高不高、交通方不方便,这简直就是在做一场重大的决策嘛!
7. 选一部电影看也可以这样分析呀!类型、演员、评分,难道不是这三个重要因素影响你的选择吗?
8. 甚至谈恋爱也有类似的地方呀!对方的性格、长相、三观,哎呀,这三样可得好好考虑呢!
结论:生活中好多事情都可以用三因素实验设计来分析,是不是很有趣呀!。

三因素重复测量设计

三因素重复测量设计

重复测量三个因素的三因素实验设计:三因素被试内设计一、三因素被试内实验设计的基本特点三因素被试内设计适合下列的研究条件:1、研究中有三个自变量,它们都是被试内变量,每个自变量两个或多个水平。

2、如果实验中的三个自变量分别有p 、q 、r 个水平,则研究中共有p ×q ×r 个处理的结合。

图6—3—1 三因素被试内设计中的被试的分配从图解中可以看出,与前两种混合设计相比,三因素被试同设计所用的被试最少(N=n ),因此进的被试间的个体差异也最少,当实验中的三个自变量都适合作被试内变量,且实验任务较简单,每次施测不费时间的时候,这是一种控制得最好的设计。

二、三因素被试内实难设计与计算举例(一)问题的提出与实验设计如果把本章中前两节所介绍的阅读理解研究中的三个因素都作为被试内因素。

则实验中只需4名被试,每个被试阅读8篇文章。

因为一个被试阅读8篇文章所带来疲劳和顺序效应会变得十分严重,所以在这个实验中,被试内设计也许并不是一个很好的选择,我们在这里主要是将它作为一个三因素被试同实验设计的例子。

(二)实验数据及其计算 1.计算表表6—3—1 三;因素被试内实验的计算表AC 表 BC 表111136202.00p q n rijkli j k l Y=====++=∑∑∑∑221111(202)[](4)(2)(2)(2)p q n r ijkl i j k l Y Y npqr ====⎛⎫⎪⎝⎭==∑∑∑∑=1275.1252221111[](3)(6)p q n rijkli j k l YABCS ======++∑∑∑∑=1544.0002221111(66)(136)[]1428.250(4)(2)(2)(4)(2)(2)q n r ijkl p i k l j Y A nqr ====⎛⎫⎪⎝⎭==+=∑∑∑∑ 2221111(91)(111)[]1287.625(4)(2)(2)(4)(2)(2)p n r ijkl p i j l k Y B npr ====⎛⎫⎪⎝⎭==+=∑∑∑∑ ACS 表 BCS 表2221111(96)(106)[]1278.250(4)(2)(2)(4)(2)(2)p q n ijkl ri j k l Y C nqr ====⎛⎫ ⎪⎝⎭==+=∑∑∑∑ 2221111(35)(56)[]1465.250(4)(2)(4)(2)n r ijkl p q i l j k Y AB nr ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(32)(34)[]1432.500(4)(2)(4)(2)q n ijkl p r i l j l Y AC nq ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(48)(48)[]1303.250(4)(2)(4)(2)p n ijkl q ri j k l Y BC np ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(16)(32)[]1506.50044n ijkl p q r i j k l Y ABC n ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(50)(60)[]1297.750(2)(2)(2)(2)(2)(2)p q r ijkl nj k l i Y S pqr ====⎛⎫ ⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(8)(13)[]1496.00022r ijkl p q nl i j k Y ABS r ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(7)(12)[]1463.00022q ijkl p n r k i j l Y ACS q ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(11)(15)[]1329.00022p ijkl q n rj i k l Y BCS p ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(16)(24)[]1456.500(2)(2)(2)(2)q r ijkl n r k l i j Y AS qr ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(21)(28)[]1312.000(2)(2)(2)(2)p r ijkl q nj l i k Y BS pr ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑2221111(24)(29)[]1301.000(2)(2)(2)(2)p q ijkl n rj k i l Y CS pq ====⎛⎫⎪⎝⎭==++=∑∑∑∑3.平方和的分解与计算(1)平方和的分解模式SS总变异=SS被试间SS被试内=SS被试间+(SSA+SS A×被试+SSB+SS B×被试+SSC+SS C×被试+SSAB+SS A×B×被试+SSAC+SS A×C×被试+SSBC+SS B×C×被试+SSABC+SS A×B×C×被试)(2)平方和的计算SS总变异=[ABCS]-[Y]=268.875SS被试间=[S]-[Y]=22.625SS被试内=SS总变异-SS被试间=246.250SSA=[A]-[Y]=153.125SS A×被试=[AS]-[Y]-SS补试间-SSA=5.625SSB=[B]-[Y]=12.500SS B×被试=[BS]-[Y]-SS被试间-SSB=1.750SSC=[C]-[Y]=3.125SS C×被试=[CS]-[Y]-SS被试间-SSC=0.125SSAB=[AB]-[Y]-SSA-SSB=24.500SS A×B×被试=[ABS]-[Y]-SS被试间-SSA-SSB-SSAB-SS A×被试-SS B×被试=0.750SSAC=[AC]-[Y]-SSA-SSC=1.125SS A×C×被试=[ACS]-[Y]-SS被试间-SSA-SSC-SSAC-SS A×被试-SS C×被试=2.125SSBC=[BC]-[Y]-SSB-SSC=12.500SS B×C×被试=[BCS]-[Y]-SS被试间-SSB-SSC-SSBC-SS B×被试-SS C×被试=1.250SSABC=[ABC]-[Y]-SSA-SSB-SSC-SSAB-SSAC-SSBC=24.500SS A×B×C×被试=SS被试内-SSA-SS A×被试-SSB-SS B×被试-SSC-SS C×被试-SSAB-SS A×B×被试-SSAC-SS A×C×被试-SSBC-SS B×C×被试-SSABC=3.250在表6-3-2中的方差分析结果表明,三个被试内因素——生字密度(A因素)F p=<、文章类型(B因素)((1,3)21.43,.05)=<、平均句长(C因素)F p((1,3)81.67,.01)=<的主效应都是显著的,AC的交互作用是不是显著的F p((1,3)75.00,.01)=<,其余交互作用((1,3)98.00,.01)=<、AB F pF p((1,3) 1.59,.05)ABC F p=<、((1,3)22.62,.05)=<都是显著的。

实验设计的“三要素“

实验设计的“三要素“

实验设计的“三要素“完善的实验设计方案具备以下要素:实验所需的人力、物力和时间资源;对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。

而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”,是科学实验设计的核心。

一、实验设计的“三要素”1、实验对象:实验所用的材料即为实验对象。

如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验对象,或称为受试对象。

实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度,以及别人对实验新颖性和创新性的评价。

一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。

较好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。

样本过大或过小都有弊端。

2、实验因素:所有影响实验结果的条件都称为影响因素,实验研究的目的不同,对实验的要求也不同。

影响因素有客观与主观,主要与次要因素之分。

研究者希望通过研究设计进行有计划的安排,从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素(如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等);对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素(如动物的窝别、体重等);其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。

较好通过一些预实验,初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。

3、实验效应:实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。

实验效应是反映实验因素作用强弱的标志,它必须通过具体的指标来体现。

要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。

对一些半客观(比如读pH试纸上的数值)或主观指标(对一些定性指标的判断上),一定要事先规定读取数值的严格标准,只有这样才能准确地分析自己的实验结果,从而也大大提高了自己实验结果的可信度。

二、实验设计的“六原则”1、随机原则:即运用“随机数字表”实现随机化;运用“随机排列表”实现随机化;运用计算机产生“伪随机数”实现随机化。

三因素实验设计

三因素实验设计
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适用条件
研究中有三个自变量,A(P>=2)和B(Q>=2)和C (R>=2);研究者不仅关心各个自变量的单独效应,而且更 关心变量之间的交互作用。
设计方案
一.从总体中随机挑选出一部分被试,如果每种自变量 水平结合下安排n个被试,那么总共需要N*P*Q*R 个被试。
研究共有P×Q×R个处理水平的结合
研究者不仅关心各个自变量的单独效应,而且更关心变 量之间的交互作用
a1c1
a1c2
重复测量一个因素(混 合设计)被试分配方案
a2c1
a2c2
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S9
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四.数据收集和分析
主效应 三因素交互效应 两因素交互效应 简单效应 简单简单效应 多重比较
#2022
总变异的分解:
AB
A×B×被试
01
AC
A×C×被试
02
BC
B×C×被试
03
ABC
A×B×C×被试
04
○ 关于简单交互作用和简单简单效应
轻工业耗能 重工业耗能
45 40 35 30 25 20 15 10
5 0
第一季度
第二季度
东部 西部
45 40 35 30 25 20 15 10

毕业论文实验设计的三大要素和四个原则

毕业论文实验设计的三大要素和四个原则

毕业论文实验设计的三大要素和四个原则一般来说,应具备以下条件:人力、物力和时间满足设计要求;实验设计的三要素和四原则均符合专业和统计学要求;重要的实验因素和观测指标没有遗漏,并做了合理安排;重要的非实验因素(包括可能产生的各种偏性)都得到了很有效的预防和控制;研究过程中可能出现的各种情况都已考虑在内,并有相应的对策和严格的质量控抗对操作方法、实验数据的收集、整理、分析等均有一套规范的规定和正确的方法。

而其中准确把握统计研究设计的三要素和四原则,无疑是其设计方案科学严谨的象征。

毕业论文实验设计的三大要素:实验设计三要素应着重考虑:一、受试对象的种类问题。

这里面包含以下几种情形:l、一般医学科研常用动物、离体标本或人体内取得的某些样本作为受试对象;2、新药的临床前试验一般用动物作为受试对象;3.新药的临床试验阶段一般用人作为受试对象。

新药临床试验一般分为4期,在1期临床试验阶段,通常用健康志愿者作为受试对象;而在其他各期临床试验阶段,常用患特定疾病的患者作为受试对象。

选择什么样的患者,应有严格的规定。

二、实验因素。

实验研究的目的不同,对实验的要求也不同。

若在整个实验过程中影响观察结果的因素很多,就必须结合专业知识,对众多的因素做全面分析,必要时做一些预实验,区分哪些是重要的实验因素,哪些是重要的非重要的实验因素,以便选用合适的实验设计方法妥善安排这些因素。

水平选取的过于密集,实验次数就会增多,许多相邻的水平对结果的影响十分接近,不仅不利于研究目的的实现,而且将会浪费人力、物力和时间;反之,该因素的不同水平对结果的影响规律不能真实地反映出来,易于得出错误的结论。

在缺乏经验的前提下,应进行必要的预实验或借助他人的经验,选取较为合适的若干个水平。

所谓质量因素,就是因素水平的取值是定性的,如药物的种类、处理方法的种类等。

应结合实际情况和具体条件,选取质最因素的水平,千万不能不顾客观条件而盲目选取。

三、实验效应。

三因素实验设计

三因素实验设计

THANKS
实验条件限制
在某些情况下,实验条件的限制可能无法满 足三因素实验设计的要求,导致实验无法进 行或结果不准确。
07
三因素实验设计的未来发展 与展望
人工智能与机器学习在三因素实验设计中的应用
自动化实验流程
利用人工智能技术,实现实验流程的自动化管理,提高实验效率和 准确性。
数据挖掘与分析
通过机器学习算法对大量实验数据进行挖掘和分析,发现隐藏的规 律和趋势,为实验设计提供更准确的指导。
完全随机化法
定义
完全随机化法是一种将实验因素 完全随机分配到实验条件下的实 验设计方法。
特点
完全随机化法简单易行,能够减 少实验误差和偏差,但无法保证 实验因素在不同水平之间的均衡 分布。
应用场景
适用于多因素、多水平的情况, 尤其适用于因素间交互作用较小, 或因素间交互作用已知的情况。
04
三因素实验设计的步骤
灵活性
三因素实验设计允许研究者灵活地调整三个实验因素,以探究不同 因素组合下的实验结果,为实验提供了更大的灵活性。
高效性
相对于单因素或双因素实验设计,三因素实验设计能够更快速地得 出结论,提高了实验效率。
缺点
复杂性
三因素实验设计涉及的变量多,实验过程相 对复杂,需要更多的实验材料和时间。
误差控制
由于涉及三个因素的交互作用,三因素实验设计的 误差控制较为复杂,需要更多的数据分析和统计处 理。
03
三因素实验设计的方法
正交表法
1 3
定义
正交表法是一种基于正交表进行的实验设计方法,通过合理 安排实验因素和水平,实现实验的高效、经济和科学性。
特点
2
正交表具有均衡分散、整齐可比的特点,能够快速有效地筛

重复两因素的三因素混合设计

重复两因素的三因素混合设计

重复测量两上因素的三因素实验设计:三因素混合设计一、重复测量两个因素的三因素实验设计的基本特点在有些研究中,需使用另外一种混合因素设计——重复测量两个因素的三因素的设计,它适合用于这样的研究条件:1.研究中有三个自变量,每个自变量有两个或多个水平,其中有一个自变量是被试间变量,两上自变量是被试内变量。

2.如果实验的三个自变量分别有p 、q 、r 个水平,则研究中共有p ×q ×r 个处理水平的结合。

重复测量两个因素的三因素设计的基本方法是,在一个被试间因素上,随机分配的被试,每个被试接受一个处理水平。

在两上被试内因素上,每个被试接受所有的处理水平的结合。

与上一节中介绍的实验设计的相比,重复测量两个因素的三因素设计同样具有重复测量一个因素的三因素设计的特点,不同的是它所需要的被试量时一步减少,例如,在同样的2×3×2实验中,需要的被试是N=np=8,每个被试接受6个实验处理。

重复测量两个因素的三因素设计可检验的假说与重复测量一个因素的三因素设主可检验的假说完全一致,我们就不在这里重述。

二、重复测量两个因素的三因素实验设计与计算举例(一)问题的提出实验设计当研究者希望更好地控制被试变异,或希望减少被试数量时,可将前一节研究中的两上因素,例如文章类型和平均句长,都作为被试内因素,仍保留生字密度做被试间因素。

这时,实验设计中只需8名被度,研究者首先将8名被试随机分为两组,分别在a 1、a 2两种情境中。

然后,每组中的每个被试阅读4篇文章,即一组中每个被试阅读4篇生字密度小的文章(a 1b 1c 1、a 1b1c 2、a 1b 2c 1和a 1b 2c 2),另一组中每个被试阅读4篇生字密度在的文章(a 2b 1c 1、a 2b 1c 2、a 2b 2c 1、和a 2b 1c 2)。

由于该研究中实验任务比较复杂,应采取有效措施克服疲劳和顺序效应。

例如,实验分四次实施,每个被试每次阅读一篇文章,阅读文章的先后顺序按拉丁方格平衡。

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三因素实验设计对三因素重复测量实验设计进行数据处理一、三因素完全随机实验设计数据处理过程:1、打开SPSS软件,点击Data View ,进入数据输入窗口,将原始数据输入SPSS 表格区域;2、在菜单栏中选择分析→一般线性模型→单变量;3、因变量Dependent Variable方框中放入记忆成绩(JY),固定变量(Fixed Factor(s))方框中,放入自变量记忆策略、有无干扰和材料类型;4、点击选项(Options)按钮,选择Descriptive statistics,对数据进行描述性统计;选择Homogeneity tests,进行方差齐性检验;5.结果分析:描述性统计量因变量:记忆成绩记忆策略有无干扰材料类型均值标准偏差N联想策略dimension2无干扰实物图片5图形图片5总计10有干扰实物图片5图形图片.894435总计10总计实物图片10图形图片10总计20复述策略dimension2无干扰实物图片5图形图片5总计10有干扰实物图片5图形图片.836665总计10总计实物图片10图形图片10总计20总计dimen 无干扰实物图片10图形图片10总计20有干扰实物图片10图形图片10s i o n 2总计20总计实物图片20图形图片20总计40被试间变量效应检验结果:A、B、C的主效应均极显着(P<);AB 交互效应显着;AC 交互效应极显着;BC 交互效应不显着;ABC 交互效应极显着。

对于二阶与三阶交互效应显着的,还需进行简单效应与简单简单效应检验。

主体间效应的检验因变量:记忆成绩源III 型平方和df均方F Sig.校正模型7.000截距1.000 A1.000 B1.000 C1.001 A * B1.037A * C1.007B * C1.146 A * B * C1.002误差32总计40校正的总计39主体间效应的检验因变量:记忆成绩源III 型平方和df均方F Sig.校正模型7.000截距1.000 A1.000 B1.000 C1.001 A * B1.037A * C1.007B * C1.146 A * B * C1.002误差32总计40校正的总计39a. R 方 = .852(调整 R 方 = .819)简单效应检验:在主对话框中,单击Paste按钮,SPSS会把原先的全部操作转换成语句并粘贴到新打开的程序语句窗口中,在命令语句中加入EMMEANS引导的语句;结果:当被试使用联想策略进行记忆时,无干扰条件的记忆成绩极显着优于有干扰条件的记忆成绩;当被试使用复述策略进行记忆时,无干扰条件的记忆成绩也极显着优于有干扰条件的记忆成绩。

当被试使用联想策略进行记忆时,实物图片的记忆成绩极显着优于图形图片的记忆成绩;当被试使用复述策略进行记忆时,实物图片与图形图片的记忆成绩无显着差异。

简单简单效应检验:结果:所以a,b,c有显着差异。

二、重复测量一个因素的三因素混合实验设计数据处理过程:1.Data View ,进入数据输入窗口,将原始数据输入SPSS表格区域2.Analyze → General Linear Model → Repeated Measures(在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复变量)3.在定义被试内变量(Within-Subject Factor Name)的方框中,设置被试内变量标记类型,在定义其水平(Number of Level)的对框中,输入3,表示有两个水平,然后按填加(Add)钮。

4.按定义键(Define),返回重复测量主对话框,将b1、b2、b3选入被试内变量(Winthin-Subjects Variables)方框中,将a、c选入被试间变量框中。

5.点击选项Options,进行如下操作:①将被试内变量b(三个水平)键入到右边的方框中,采用[LSD(none)]法进行多重比较,②选择Descriptive statistics命令,对数据进行描述性统计。

选择Homogeneity tests进行方差齐性检验。

6.单击continue选项,返回主对话框,点击OK,执行程序。

7.结果:一元方差分析:标记类型主效应显着,F=,P=;句长类型主效应检验,因其满足球形假设,故参见每项检验的第一行SphericityAssumed的结果,即,F=,P=.000,表明b变量主效应极其显着;a与b的交互效应检验。

因其满足球形假设,故参见标准一元方差分析的结果,即F=,P=.001,表明a与b的交互效应极显着。

多重比较:长句与中句之间差异极其显着(P=);长句与短句之间差异极其显着(P=);中句与短句之间差异也极其显着(P=)。

描述性统计量有无干扰显示时间均值标准偏差N实物图片dimension1无干扰dimension230秒.95743415秒4总计8有干扰dimension230秒.95743415秒4总计8总计dimension230秒815秒8总计16数字图片dimension1无干扰dimension230秒415秒4总计8有干扰dimension230秒415秒4总计8总计di30秒8me ns io n215秒8总计16符号图片dimension1无干扰dimension230秒.81650415秒4总计8有干扰dimension230秒.95743415秒.957434总计8总计dimension230秒.83452815秒8总计16协方差矩阵等同性的 Box 检验aBox 的 MF.749 df118 df2Sig..760检验零假设,即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。

a. 设计 : 截距 + a + c + a * c主体内设计: b多变量检验b效应值F假设 df误差 df Sig.b Pillai 的跟踪.803.000Wilks 的Lambda.197.000Hotelling 的跟踪.000Roy 的最大根.000 b * a Pillai 的跟踪.822.000c Greenhouse-Geisser.000 Huynh-Feldt.000下限.001误差(b)采用的球形度24 Greenhouse-GeisserHuynh-Feldt下限简单效应检验:结果:无标记的情况下,各句子类型之间不存在显着性差异,F=,P=;有标记的情况下,各句子类型之间存在极显着性差异,F=,P=。

三、重复测量两个因素的三因素混合实验设计数据处理过程:1.打开SPSS软件,点击Data View数据视图,进入数据输入窗口,将原始数据输入SPSS表格区域;2.在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复度量;3.分别定义两个被试内变量名及其水平数,点击“定义”;4、将b1c1、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2选入被试内变量(Winthin-Subjects Variables)方框中,将a选入被试间变量框中;5、点击选项Options,然后将被试内变量b(三个水平)键入到右边的方框中,采用LSD(none)法进行多重比较,并选择描述统计和方差齐性检验,点击继续,再点击确定输出结果;6.结果:描述性统计结果:描述性统计量有无干扰均值标准偏差Nb1c1dimension1无干扰.925828有干扰.834528总计16b1c2dim 无干扰8有干扰8nsion1Box’s方差齐性结果:P=>,所以各组数据方差齐性。

协方差矩阵等同性的 Box 检验aBox 的 MFdf121 df2Sig..395检验零假设,即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。

a. 设计 : 截距 + a主体内设计: b + c + b * c多变量检验:因为P=0<,所以B的主效应极显着;而且P=0<,BA的交互作用极显着;同理可知:C的主效应极显着,CA的交互效应不显着,BCA的三阶交互效球形假设检验:被试内变量球形假设检验,由于c变量只有两个水平,所以不a. 可用于调整显着性平均检验的自由度。

在"主体内效应检验"表格中显示修正后的检验。

b. 设计 : 截距 + a主体内设计: b + c + b * cLevene’s方差齐性检验结果:因为P>,各组因变量方差齐性。

误差方差等同性的 Levene 检验aF df1df2Sig.b1c1.168114.688 b1c2.009114.926 b2c1.152114.702 b2c2.453114.512 b3c1.399114.538 b3c2.610114.448检验零假设,即在所有组中因变量的误差方差均相等。

a. 设计 : 截距 + a主体内设计: b + c + b * c被试间变量效应:因为P=0<,A的主效应极显着。

主体间效应的检验度量:MEASURE_1转换的变量:平均值源III 型平方和df均方F Sig.截距1.000 a1.000误差14b因素的多重比较结果:实物图片的记忆成绩显着优于数字图片和符号图片,数成对比较度量:MEASURE_1(I) b(J) b均值差值(I-J)标准误差差分的 95% 置信区间a下限上限12.781*.163.000.4313*.257.00021*.163.0003*.220.00031*.257.0002*.220.000基于估算边际均值*. 均值差值在 .05 级别上较显着。

a. 对多个比较的调整:最不显着差别(相当于未作调整)。

进行简单效应检验:因为BA交互效应显着,需进行简单效应检验;程序语句:结果截图:b*a描述性统计结果b*a配对比较结果进行简单简单效应检验:BCA三阶交互效应显着,还需进行简单简单效应检验。

程序语句:在a水平下b*c交互效应配对比结果四、三因素重复测量实验设计数据处理过程:1.打开SPSS软件,点击Data View ,进入数据输入窗口,将原始数据输入SPSS 表格区域;2.在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复变量;3.在定义被试内变量(Within-Subject Factor Name)的方框中,设置被试内变量标记类型,在定义其水平(Number of Level)的对框中,输入3,表示有两个水平,然后按填加(Add)钮。

4.将a1b3c1、a1b3c2、a2b1c1、a2b1c2、a2b2c1、a2b2c2、a2b3c1、a2b3c2等选入被试内变量(Winthin-Subjects Variables)方框中,将a选入被试间变量框中;5.点击选项Options,然后将被试内变量b(三个水平)键入到右边的方框中,采用LSD(none)法进行多重比较,并选择描述统计和方差齐性检验,点击继续,再点击确定输出结果;6.结果:3个自变量之间两两都有显着差异,3者之间也有显着差异。

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