心理學(xué)研究方法)12心理學(xué)研究方法-多因素方差分析ppt課件

1、蘇園林內(nèi)容內(nèi)容n1、多要素完全隨機設(shè)計的方差分析n雙要素n三要素n2、多要素反復(fù)丈量的方差分析n3、混合設(shè)計多要素完全隨機設(shè)計的方差分析多要素完全隨機設(shè)計的方差分析n適用條件n1、自變量有2個或2個以上，被試間設(shè)計。n2、正態(tài)分布n3、方差齊性。n優(yōu)勢：n調(diào)查交互作用兩要素完全隨機設(shè)計的方差分析兩要素完全隨機設(shè)計的方差分析-案例案例n案例：某商店要調(diào)查顧客的性別男、女與顧客的類型購物狂型、每周一次型、兩周一次型對商 的營業(yè)額奉獻最大。sale.sav性別：性別：2個程度男和女個程度男和女顧客類型：顧客類型：3個程度購物狂型、每周一個程度購物狂型、每周一次型、兩周一次型次型、兩周一次型2*3的設(shè)

2、計的設(shè)計營業(yè)額營業(yè)額被試間實驗設(shè)計被試間實驗設(shè)計自變量自變量因變量因變量實驗設(shè)計實驗設(shè)計雙要素完全隨機設(shè)計的方差分析雙要素完全隨機設(shè)計的方差分析-spss步驟步驟n1 1、Analyze-general linear modelAnalyze-general linear model普通線性普通線性模型模型-univariate(-univariate(單元方差分析單元方差分析) )n2 2、把、把amountspentamountspent放入放入dependent variabledependent variable因因變量框中，把變量框中，把gendergender和和shopping

3、styleshopping style放入放入fixed factorsfixed factors自變量中自變量中n3 3、plotsplots畫圖顯示交互作用：把畫圖顯示交互作用：把stylestyle放入放入horizontal axishorizontal axis程度軸，把程度軸，把gendergender放入放入separate line,separate line,然后然后addaddn4 4、optionoption選擇選擇descriptive stastistics, descriptive stastistics, homogeneity testshomogeneity

4、tests方差齊性檢驗方差齊性檢驗, effect , effect sizesize效應(yīng)大小效應(yīng)大小這兩張表顯示的是描畫統(tǒng)計這兩張表顯示的是描畫統(tǒng)計的結(jié)果的結(jié)果每組的人數(shù)每組的人數(shù)更詳細(xì)的每小組的人更詳細(xì)的每小組的人數(shù)數(shù)平均值和規(guī)范差平均值和規(guī)范差方差齊性檢驗，假設(shè)方差齊性檢驗，假設(shè)p大于大于0.05，表示方差齊，表示方差齊性，用性，用F檢驗。否那么，檢驗。否那么，不齊性，用非參數(shù)檢驗。不齊性，用非參數(shù)檢驗。方差分析的結(jié)果：最中心的結(jié)果方差分析的結(jié)果：最中心的結(jié)果顧客類型的主效應(yīng)顧客類型的主效應(yīng)性別的主效應(yīng)性別的主效應(yīng)交互作用交互作用經(jīng)過雙要素方差分析發(fā)現(xiàn)，顧客類型主效應(yīng)不顯著F2，345=

5、 1.979，P = 0.14， h2 = 0.011，性別的主效應(yīng)顯著F1，345= 18.672，P 0.0005， h2 = 0.051 ，顧客類型*性別存在顯著的交互作用 F2，345= 4.127，P = 0.17， h2 = 0.023 。Eta方表示占總平方和的變方表示占總平方和的變異為多少，數(shù)值越大闡明奉異為多少，數(shù)值越大闡明奉獻越大獻越大畫圖畫圖-線圖很好的呈現(xiàn)了交互作用線圖很好的呈現(xiàn)了交互作用簡單效應(yīng)分析簡單效應(yīng)分析n當(dāng)交互作用顯著時，闡明一個要素如何受另一個要素影響。需求用到簡單效應(yīng)分析。有兩個方向根據(jù)研討目的決議，選擇下面的其中一個。n1、在性別固定時，調(diào)查顧客類型的效

6、應(yīng)。n2、在顧客類型固定時，調(diào)查性別的效應(yīng)。簡單效應(yīng)分析簡單效應(yīng)分析n要本人在spss中寫語句，file-new-syntaxnMANOVA amtspent BY gender(1,2) style(1,3)n/DESIGN=gender WITHIN style(1)n gender WITHIN style(2)n gender WITHIN style(3). 留意點：留意點：1、最后的句號不要忘了、最后的句號不要忘了2、變量名要與、變量名要與data view數(shù)據(jù)中的一致數(shù)據(jù)中的一致數(shù)據(jù)分析小技巧：把這個語句保管一下，以后要是有類似的分析，直接另存一個數(shù)據(jù)分析小技巧：把這個語句保管一

7、下，以后要是有類似的分析，直接另存一個文件改一下里面的變量稱號，就可以用。文件改一下里面的變量稱號，就可以用。1-兩周，兩周，2-一周，一周，3-經(jīng)常經(jīng)常畫圖畫圖*雙要素方差分析的思緒雙要素方差分析的思緒n第一步、調(diào)查方差能否齊性，假設(shè)齊性，那么繼續(xù)做分析。否那么，要用其他的非參數(shù)檢驗。n第二步、調(diào)查主效應(yīng)和交互作用。n第三步、假設(shè)有交互作用，那么用簡單效應(yīng)分析，調(diào)查在某個要素固定時，另一個要素的效應(yīng)。n假設(shè)沒有交互作用，可以調(diào)查成對事后比較。n第四步、用文字和圖描畫結(jié)果，并把顯著性的星號標(biāo)注上。三要素完全隨機設(shè)計的方差分析三要素完全隨機設(shè)計的方差分析n案例：某商店要調(diào)查顧客的性別男、女與顧客

8、的類型購物狂型、每周一次型、兩周一次型對商量的營業(yè)額奉獻最大，再參與一個自變量，購物的目的本人、配偶和本人陪伴 。sale.sav性別：性別：2個程度男和女個程度男和女顧客類型：顧客類型：3個程度購物狂型、每周一個程度購物狂型、每周一次型、兩周一次型次型、兩周一次型購物陪伴：購物陪伴：3個程度單獨一人、配偶陪個程度單獨一人、配偶陪伴、家人陪伴伴、家人陪伴2*3*3的設(shè)計的設(shè)計營業(yè)額營業(yè)額被試間實驗設(shè)計被試間實驗設(shè)計自變量自變量因變量因變量實驗設(shè)計實驗設(shè)計三要素完全隨機設(shè)計的方差分析三要素完全隨機設(shè)計的方差分析-步驟步驟n與雙要素類似方差齊性方差齊性主效應(yīng)和兩主效應(yīng)和兩兩交互作用兩交互作用和三個

9、要素和三個要素的交互作用的交互作用結(jié)果結(jié)果三要素完全隨機設(shè)計的方差分析三要素完全隨機設(shè)計的方差分析-簡單主效應(yīng)分析簡單主效應(yīng)分析兩要素MANOVA amtspent BY gender(1,2) style(1,3)/DESIGN=gender WITHIN style(1) gender WITHIN style(2) gender WITHIN style(3). 三要素三要素MANOVA amtspent BY gender(1,2) style(1,3) shopfor(1,2)/DESIGN=gender WITHIN style(1) WITHIN shopfor(1)gender

10、 WITHIN style(1) WITHIN shopfor(2) .兩要素反復(fù)丈量的方差分析兩要素反復(fù)丈量的方差分析n案例：被試內(nèi)設(shè)計，調(diào)查字頻高、低和字的規(guī)那么性規(guī)那么、不規(guī)那么對文章閱讀的時間的影響(見兩要素反復(fù)丈量數(shù)據(jù)n自變量：兩個n實驗設(shè)計：被試內(nèi)設(shè)計兩要素反復(fù)丈量的方差分析兩要素反復(fù)丈量的方差分析-步驟步驟n1、 analyze-general linear model-repeated measuresn2、把within subject factor name number of levels輸入-define輸入對應(yīng)的變量n3、plots輸入橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)畫圖顯示交互作用和

11、optionn球形檢驗：假設(shè)球形檢驗不顯著，那么看，否那么要看下面校正的數(shù)值，或者看多元方差分析的結(jié)果。主效應(yīng)主效應(yīng)簡單效應(yīng)分析簡單效應(yīng)分析MANOVA A1B1 A1B2 A2B1 A2B2/WSFACTORS=A(2)B(2)/WSDESIGN/WSDESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2).混合設(shè)計混合設(shè)計n例子：n字頻為被試內(nèi)變量3個程度n熟習(xí)度為被試間設(shè)計2個程度n因此這是混合設(shè)計混合設(shè)計方法混合設(shè)計方法n1、 analyze-general linear model-repeated measuresn2、把within subject factor na

12、me number of levels輸入-define輸入對應(yīng)的變量n3、把熟習(xí)度放入between subject factorn(被試間變量)n球形檢驗結(jié)果顯著p=0.026，因此看多元的結(jié)果或者一元校正的結(jié)果多元分析的結(jié)果多元分析的結(jié)果由于球形檢驗顯著，不服從由于球形檢驗顯著，不服從球形假設(shè)，要用校正后的分球形假設(shè)，要用校正后的分析結(jié)果，此時就不要看析結(jié)果，此時就不要看sphericity assumed結(jié)果結(jié)果被試內(nèi)變量和交互作用字頻的主效應(yīng)顯著字頻的主效應(yīng)顯著F1,7=145.015,P 0.0005，字頻和熟習(xí)性的交，字頻和熟習(xí)性的交互作用顯著互作用顯著(F1,7=114.158,P 0.0005).被試間變量的主效應(yīng)被試間變量的主效應(yīng)熟習(xí)度的主效應(yīng)熟習(xí)度的主效應(yīng)F1,7=145.015,P = 0.005簡單效應(yīng)分析簡單效應(yīng)分析MANOVA d1 d2 d3 BY topic(1,2)/WSFACTORS=d(3)/WSDESIGN/DESIGN/WSDESIGN=d/DESIGN= MWITHIN topic(1) MWITHIN topic (2).銜接被試內(nèi)變量和銜接被試內(nèi)變量和被試間變量用被試間變量用MWITHIN兩個連著寫表示在兩個連著寫表示在topic1調(diào)查調(diào)查d的主效應(yīng)，的主效