被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理課件

心理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

主講人：陳彩琦華南師范大學(xué)心理學(xué)研究生課程心理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)主講人：陳彩琦華南師范大學(xué)心理學(xué)研究生課程1第七講被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理第七講被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理2單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)1、單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：適用條件：研究中有一個(gè)自變量；當(dāng)若干處理水平連續(xù)實(shí)施給同一被試時(shí)，被試接受前面的處理對(duì)接受后面的處理沒有長(zhǎng)期影響（如學(xué)習(xí)、記憶效應(yīng)）?；痉椒ǎ簩?shí)驗(yàn)中每個(gè)被試接受所有的處理水平。誤差控制：重復(fù)測(cè)量法。利用被試自己做控制，使被試的各方面特點(diǎn)在所有的處理中保持恒定。但在這種設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)中，要特別注意控制順序效應(yīng)。變異來源：自變量的處理效應(yīng)；被試間個(gè)體差異的效應(yīng)；隨機(jī)誤差變異。優(yōu)點(diǎn)：能全面控制被試變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響；只需較少被試即可。單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)1、單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：32、單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）：包含的統(tǒng)計(jì)變量：實(shí)驗(yàn)自變量A的各個(gè)處理水平：A1，A2，A3…AP實(shí)施的統(tǒng)計(jì)過程：如果水平數(shù)為2，則進(jìn)行paired-samplesTtest;如果水平數(shù)大于2，則進(jìn)行重復(fù)測(cè)量方差分析：analyze—GeneralLinearModel—RepeatedMeasures預(yù)期的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：自變量A的主效應(yīng)是否顯著；如果水平數(shù)大于2，則需做多重檢驗(yàn)。具體做法不同于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)。2、單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）：4

不同照明條件對(duì)工作效率的影響研究研究2種照明條件下工人車零件的效率。被試30人，每個(gè)被試接受全部2種處理。為了消除順序誤差，需要將2種處理作拉丁方設(shè)計(jì)以使順序得到平衡。因此，要將被試分為2個(gè)順序小組，每順序小組的被試分別接受1種順序的2種處理：

順序小組1①②

順序小組2②①

注：①表示高照明度②表示低照明度

單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例（2水平）被試間平衡不同照明條件對(duì)工作效率的影響研究研5順序效應(yīng)平衡的幾種情形試驗(yàn)次數(shù)較少的情形，宜用被試間拉丁方或者ABBA法平衡，即不同被試用不同順序做，總體平衡。如篇章閱讀研究，照明條件研究……試驗(yàn)次數(shù)較多，但條件切換不方便時(shí)，也適宜采用被試間平衡。可以采用批量ABBA法。如擋板距離和運(yùn)動(dòng)速度對(duì)速度知覺的影響試驗(yàn)次數(shù)較多，可以用電腦靈活呈現(xiàn)時(shí)，可以采用隨機(jī)呈現(xiàn)。如啟動(dòng)效應(yīng)、Stroop效應(yīng)、漢字規(guī)則效應(yīng)……順序效應(yīng)平衡的幾種情形6

不同照明條件對(duì)工作效率的影響的被試內(nèi)數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù)表

姓名高照明度工效低照明度工效

1張明56432劉修67683劉冬53474黃衛(wèi)61585李家4543……30張巖6865不同照明條件對(duì)工作效率的影響的被試內(nèi)數(shù)據(jù)7不同照明條件對(duì)工作效率影響研究結(jié)果的正式數(shù)據(jù)表與統(tǒng)計(jì)分析：

不同照明條件下工作效率比較

（n＝20）

照明條件制造零件數(shù)（個(gè)）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)高明度組78.6513.24

t＝2.876**

低明度組67.5517.12配對(duì)樣本t檢驗(yàn)不同照明條件對(duì)工作效率影響研究結(jié)果的正式數(shù)據(jù)表與統(tǒng)計(jì)分8單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟數(shù)據(jù)模式分別表示同一自變量的兩個(gè)水平數(shù)據(jù)表示閱讀成績(jī)單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟數(shù)據(jù)模式分別表示同9進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)(1)單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)(1)單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)10進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)(2)單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟把左框中的兩個(gè)變量移到這里，再點(diǎn)擊“OK”即可執(zhí)行分析進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)(2)單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)11單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果（1）描述統(tǒng)計(jì)量，可將上圖中的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差列于實(shí)驗(yàn)報(bào)告結(jié)果部分的三線表。單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的結(jié)12單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果（2）檢驗(yàn)結(jié)果及顯著性水平：t(15)=-6.093,P<0.01單因素重復(fù)測(cè)量2水平設(shè)計(jì)的SPSS統(tǒng)計(jì)步驟配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的結(jié)13單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例（4水平）研究題目：文章的生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：為了更好地控制被試的個(gè)體差異對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，本實(shí)驗(yàn)采用單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)變量：自變量——生字密度，含有4個(gè)水平（5：1、10：1、15：1、20：1）；因變量——閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)；被試及程序：研究者選取8名被試參加實(shí)驗(yàn)，每個(gè)被試閱讀4篇生字密度不同的文章。為了克服疲勞效應(yīng)、練習(xí)效應(yīng)等順序效應(yīng)，應(yīng)以拉丁方排序?qū)嵤?種生字密度的文章。數(shù)據(jù)：s1s2s3s4s5s6s7s8a1：36435752a2：46424533a3：89875676a4：988712131211數(shù)據(jù)處理的練習(xí)與演示……單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例（4水平）研究題目：文章的生字14單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟數(shù)據(jù)模式自變量有幾個(gè)水平就有幾列數(shù)據(jù)有幾個(gè)被試就有幾行數(shù)據(jù)同一個(gè)被試內(nèi)變量的4個(gè)水平單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟數(shù)據(jù)模式自變量有幾個(gè)15單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟重復(fù)測(cè)量方差分析的命令重復(fù)測(cè)量……單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟重復(fù)測(cè)量方差分析的命16單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟定義被試內(nèi)變量Factor1處輸入被試內(nèi)變量名下框輸入水平數(shù)，然后“Add”已經(jīng)定義好的變量名與水平數(shù);然后點(diǎn)“Define”單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟定義被試內(nèi)變量Fac17單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟將數(shù)據(jù)與已定義的變量對(duì)應(yīng)起來單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟將數(shù)據(jù)與已定義的變量18單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟在“Options…”窗口內(nèi)選擇多重比較方法“生字密度”需要多重比較選定的多重比較方法是LSD同時(shí)設(shè)置需要輸出描述統(tǒng)計(jì)量單因素重復(fù)測(cè)量方差分析的SPSS實(shí)施步驟在“Options…19單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀被試內(nèi)因素及因變量信息單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀被試內(nèi)因素及因變量信息20單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀描述統(tǒng)計(jì)量：平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差；用于“結(jié)果”部分的三線表單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀描述統(tǒng)計(jì)量：平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)21單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀多元方差分析結(jié)果單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果的解讀多元方差分析結(jié)果22

球形檢驗(yàn)的結(jié)果。對(duì)球形假設(shè)的檢驗(yàn)實(shí)際上是對(duì)同一個(gè)體的多次測(cè)量之間是否存在相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。如果球形檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到顯著水平，說明說明球形假設(shè)不能滿足，即多次測(cè)量之間存在相關(guān)性，這時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的一元方差分析就不合適了，需要采用備選的方差分析結(jié)果。球形檢驗(yàn)的結(jié)果。對(duì)球形假設(shè)的檢驗(yàn)實(shí)際上是對(duì)同一個(gè)體23SphericityAssumeequalityofvariancesofthedifferencesbetweentreatmentlevels.Applicabletowithin-subject

ANOVA.SphericityAssumeequalityofv24TestSphericityMauchly’stestforsphericity(

2distribution).TestSphericityMauchly’stest25Example:ANOVA-2Mauchly’stestH0:Sphericity

2=11.628

(p=0.043)

RejectH0

Nosphericity.Example:ANOVA-2Mauchly’stest26ViolationofSphericityConsequence:LossofpowerCorrectionGreenhouse-GeisserHuynh-FeldtLower-boundViolationofSphericityConsequ27ANOVAresultafterGreenhouse-Geissercorrection

forviolationofsphericity:校正前：F=5.119(p=0.025)校正后：F=3.70(p=0.063)

Brand’seffectisnotsignificant.ANOVAresultafterGreenhouse-28一元方差分析結(jié)果

標(biāo)準(zhǔn)一元方差分析的結(jié)果，適用于球形假設(shè)滿足的情況。球形假設(shè)不滿足時(shí)的備選方差分析生字密度一元方差分析結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)一元方差分析的結(jié)果，適用于球形假設(shè)滿足29Greenhouse-Geisser,etc.SPSS報(bào)表中的Greenhouse-Geisser,Huynh-Feldt,andLowerlimit等等,都是用來修正‘違反sphericity假設(shè)’的方法,為的是獲得更具可信度的檢驗(yàn)結(jié)果Greenhouse-Geisser,etc.SPSS報(bào)表30被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理ppt課件31被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理ppt課件32被試內(nèi)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理ppt課件33各水平間的多重比較描述統(tǒng)計(jì)量：M,SD各水平間的多重比較描述統(tǒng)計(jì)量：M,SD34思考與討論：請(qǐng)大家結(jié)果工作或生活實(shí)際，想一個(gè)單因素重復(fù)測(cè)量的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)……思考與討論：35兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)（1）兩因素被試內(nèi)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：適用條件：①研究中有兩個(gè)自變量，每個(gè)自變量有兩個(gè)或多于兩個(gè)水平；如果一個(gè)自變量有P個(gè)水平，另一個(gè)自變量有q個(gè)水平，則實(shí)驗(yàn)中有p×q個(gè)處理的結(jié)合，即具體的實(shí)驗(yàn)條件。②研究中的兩個(gè)自變量都是被試內(nèi)變量?；痉椒ǎ好總€(gè)被試都接受所有的實(shí)驗(yàn)處理的結(jié)合。實(shí)驗(yàn)刺激呈現(xiàn)給被試的先后順序是隨機(jī)的，或按拉丁方排序的。誤差控制：重復(fù)測(cè)量法。兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)（1）兩因素被試內(nèi)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：36實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型：Yij=μ+πi+αj+(απ)ij+βk+(βπ)jk+(αβ)jk+(αβπ)jjk+εijk(i=1,2,......,n;j=1,2,......,p;k=1,2,……,q)πi表示由被試i引起的變異，即被試間變異；(αβ)jk表示水平αj與水平βk的交互作用；(απ)ij表示αj和被試i的交互作用的殘差；(βπ)jk表示βk和被試i的交互作用的殘差；εi(j)表示誤差變異。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型：Yij=μ+πi+αj+(απ)ij37兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例研究題目：文章的生字密度與主題熟悉性對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：為了全面控制被試的個(gè)體差異，考慮到處理之間無顯著學(xué)習(xí)效果，實(shí)驗(yàn)處理水平結(jié)合的數(shù)量不多，本實(shí)驗(yàn)采用2×3兩因素的重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)。所以兩個(gè)自變量均為被試內(nèi)變量。其中主題熟悉性有2個(gè)水平（熟悉的，不熟悉的）；生字密度含有3個(gè)水平（5：1、10：1、20：1）；因變量——閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)。被試：4人實(shí)驗(yàn)程序：把兩個(gè)自變量的水平結(jié)合成6種實(shí)驗(yàn)處理，即6種文章。每個(gè)被試閱讀6篇文章，其中3篇生字密度不同，主題熟悉，3篇生字密度不同，主題不熟悉。為了克服疲勞和順序效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)分6次進(jìn)行，每個(gè)被試每次閱讀一篇文章，用拉丁方平衡學(xué)生閱讀文章的先后順序。模擬數(shù)據(jù)：

a1b1a1b2a1b3a2b1a2b2a2b33454812667591344538123223711兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例研究題目：文章的生字密度與主題熟悉性38兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟數(shù)據(jù)模式2×3共六個(gè)處理結(jié)合，形成六種實(shí)驗(yàn)條件；每個(gè)被試有六個(gè)數(shù)據(jù)。兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟數(shù)據(jù)模式2×3共六個(gè)處39兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟重復(fù)測(cè)量方差分析的命令重復(fù)測(cè)量……兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟重復(fù)測(cè)量方差分析的命令40兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟定義被試內(nèi)變量Factor1處輸入被試內(nèi)變量名下框輸入水平數(shù)，然后“Add”定義好兩個(gè)變量名及對(duì)應(yīng)的水平數(shù);然后點(diǎn)“Define”兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟定義被試內(nèi)變量Fact41兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟將數(shù)據(jù)與已定義的被試內(nèi)變量對(duì)應(yīng)起來將被試內(nèi)變量6個(gè)處理結(jié)合的數(shù)據(jù)移到右邊兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟將數(shù)據(jù)與已定義的被試內(nèi)42兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（1）：描述統(tǒng)計(jì)量鞏固練習(xí)：請(qǐng)按上表畫處三線表！兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（1）：描述統(tǒng)43兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（2）：多元方差分析兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（2）：多元方44兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（3）：球形檢驗(yàn)兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（3）：球形檢45兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（4）：被試內(nèi)效應(yīng)兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（4）：被試內(nèi)46兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（5）：多重比較結(jié)果兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的SPSS方差分析結(jié)果輸出結(jié)果（5）：多重比47兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)程序MANOVAA1B1A1B2A1B3A2B1A2B2A2B3/WSFACTORS=A(2)B(3)/WSDESIGN=BWITHINA(1)BWITHINA(2).MANOVAA1B1A1B2A1B3A2B1A2B2A2B3/WSFACTORS=A(2)B(3)/WSDESIGN=AWITHINB(1)AWITHINB(2)AWITHINB(3).兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)程序MANOVAA1B1A48想一想：能想出自己的兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)嗎？想一想：49兩因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：是指既包含非重復(fù)測(cè)量的因素（被試間因素），又包含重復(fù)測(cè)量因素（被試內(nèi)因素）的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。是現(xiàn)代心理與教育研究中應(yīng)用最廣泛的一種設(shè)計(jì)。（1）兩因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：適用條件：①研究中有兩個(gè)自變量，每個(gè)自變量有兩個(gè)或多個(gè)水平；②其中一個(gè)自變量是被試內(nèi)的，即每個(gè)被試要接受他的所有水平的處理，另一個(gè)自變量是被試間的，即每個(gè)被試只接受一個(gè)水平的處理（從記憶效果和處理數(shù)過多考慮），或者它本身是一個(gè)被試變量，是每個(gè)被試獨(dú)特具有，不可能同時(shí)兼?zhèn)涞?；③研究者更感興趣于被試內(nèi)因素的處理效應(yīng)以及兩個(gè)因素的交互作用。兩因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：是指既包含非重復(fù)測(cè)量的因素（50基本方法：首先確定研究中的被試內(nèi)變量和被試間變量，將被試隨機(jī)分配給被試間變量的各個(gè)水平，然后使每個(gè)被試接受與被試間變量的某一水平結(jié)合的被試內(nèi)變量的所有水平。（被試分配模式見表）誤差控制：隨機(jī)化法與重復(fù)測(cè)量法。優(yōu)點(diǎn)：被試內(nèi)因素的方差分析精度高，適用范圍廣基本方法：首先確定研究中的被試內(nèi)變量和被試間變量，將被試隨機(jī)51實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)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(luò)的處理效應(yīng)；βk表示B因素水平k的處理效應(yīng)；(αβ)jk表示水平αj與水平βk的交互作用；πi(j)表示嵌套在αj水平內(nèi)的被試i的效應(yīng)；βπi(j)表示嵌套在βk水平和被試i的交互作用中的殘差；εi(j)表示誤差變異。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型：Yij=μ+αj+βk+(αβ)jk+52（2）數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）：統(tǒng)計(jì)變量：實(shí)驗(yàn)的自變量A、B1，B2，B3。預(yù)期結(jié)果：自變量A、B的主效應(yīng)分別是否顯著，A×B的交互作用是否顯著，若交互作用顯著，需進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)過程：analyze—GeneralLinearModel—Repeatedmeasures…（2）數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）：53兩因素混合設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例研究題目：文章的生字密度與主題熟悉性對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：為了重點(diǎn)考察生字密度對(duì)閱讀理解的影響，本實(shí)驗(yàn)采用2×3兩因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。其中主題熟悉性為被試間變量，含有2個(gè)水平（熟悉的，不熟悉的）；生字密度為被試內(nèi)變量，含有3個(gè)水平（5：1、10：1、20：1）；因變量——閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)。被試：8人實(shí)驗(yàn)程序：把八名學(xué)生隨機(jī)分成兩組，一組學(xué)生每人閱讀一篇三篇生字密度不同的、主題熟悉的文章；另一組學(xué)生每人閱讀三篇生字密度不同的、主題不熟悉的文章。實(shí)驗(yàn)實(shí)施時(shí)，閱讀三篇文章分三次進(jìn)行，用拉丁方平衡學(xué)生閱讀文章的先后順序。模擬數(shù)據(jù)：見右表。

b1b2b3345a1667445

3224812a2591338123711

兩因素混合設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例研究題目：文章的生字密度與主題熟悉性對(duì)54兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟數(shù)據(jù)模式被試間變量被試內(nèi)變量的三個(gè)水平被試間變量的2個(gè)水平閱讀成績(jī)兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟數(shù)據(jù)模式被試間變量被試內(nèi)55兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟也使用重復(fù)測(cè)量方差分析的命令重復(fù)測(cè)量……兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟也使用重復(fù)測(cè)量方差分析的56兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟定義被試內(nèi)變量Factor1處輸入被試內(nèi)變量名下框輸入水平數(shù)，然后“Add”已經(jīng)定義好的變量名與水平數(shù);然后點(diǎn)“Define”兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟定義被試內(nèi)變量Facto57兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟將數(shù)據(jù)與已定義的被試內(nèi)變量對(duì)應(yīng)起來將被試內(nèi)變量3個(gè)水平的數(shù)據(jù)移到右邊將被試間變量從左框移到這里兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟將數(shù)據(jù)與已定義的被試內(nèi)變58兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟通過“Plots…”命令設(shè)置輸出交互作用圖分別以熟悉性和生字敏度為X軸的交互作用圖兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟通過“Plots…”命令59兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟在“Options…”窗口內(nèi)選擇多重比較方法“生字密度”需要多重比較選定的多重比較方法是LSD同時(shí)設(shè)置需要輸出描述統(tǒng)計(jì)量被試間變量方差齊性檢驗(yàn)兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟在“Options…”窗60兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（1）：描述統(tǒng)計(jì)量?jī)梢蛩鼗旌显O(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（1）：描述統(tǒng)計(jì)61兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（2）：多元方差分析兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（2）：多元方差62兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（3）：球形檢驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果表明：球形檢驗(yàn)顯著，P<0.05,不符合球形分布，因此不能使用標(biāo)準(zhǔn)一元方差分析結(jié)果，而使用備選方差分析結(jié)果兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（3）：球形檢驗(yàn)63兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（4）：被試內(nèi)效應(yīng)備選方差分析結(jié)果，各效應(yīng)均顯著兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（4）：被試內(nèi)效64兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（5）：被試間效應(yīng)主題熟悉性的主效應(yīng)顯著：F(1,6)=15.869,P<0.01兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（5）：被試間效65兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（6）：多重比較結(jié)果兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（6）：多重比較66兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（7）：交互作用圖1被試內(nèi)效應(yīng)表明：F生字密度×熟悉性＝113.167,P<0.01。因此，交互作用顯著，需進(jìn)一步做簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（7）：交互作用67兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（8）：交互作用圖2被試內(nèi)效應(yīng)表明：F生字密度×熟悉性＝113.167,P<0.01。因此，交互作用顯著，需進(jìn)一步做簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)兩因素混合設(shè)計(jì)的SPSS方差分析步驟輸出結(jié)果（8）：交互作用68兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟1、把數(shù)據(jù)文件的中文變量名改成英文名或拼音因?yàn)樵诤?jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)的句法命令中，中文變量名常難以識(shí)別兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟1、把數(shù)據(jù)文件的中文變量名改692、打開句法編輯窗口兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟2、打開句法編輯窗口兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟703、在句法窗口中編輯簡(jiǎn)單效應(yīng)的命令行檢驗(yàn)主題熟悉性在生字密度三個(gè)兩個(gè)水平上的簡(jiǎn)單效應(yīng)兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟檢驗(yàn)生字密度在主題不熟悉與熟悉兩個(gè)水平上的簡(jiǎn)單效應(yīng)執(zhí)行簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)命令3、在句法窗口中編輯簡(jiǎn)單效應(yīng)的命令行檢驗(yàn)主題熟悉性在生字密度714、簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果（1）結(jié)果表明，生字密度在主題不熟悉的時(shí)候簡(jiǎn)單效應(yīng)不顯著，F(xiàn)(2,12)=3.00,P=0.088>0.05結(jié)果表明，生字密度在主題熟悉的時(shí)候簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(2,12)=272.33,P<0.01兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟4、簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果（1）結(jié)果表明，生字密度在主題不熟悉的時(shí)72生字密度在主題不熟悉的時(shí)候簡(jiǎn)單效應(yīng)不顯著，F(xiàn)(2,12)=3.00,P=0.088>0.05生字密度在主題熟悉的時(shí)候簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(2,12)=272.33,P<0.01生字密度在主題不熟悉的時(shí)候簡(jiǎn)單效應(yīng)不顯著，F(xiàn)(2,12)=3734、簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果（2）兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟主題熟悉性在生字密度為5：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)不顯著，F(xiàn)(1,6)=0.09,P=0.780>0.054、簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果（2）兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)步驟主74主題熟悉性在生字密度為10：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)顯著，F(xiàn)(1,6)=19.20,P=0.005<0.01主題熟悉性在生字密度為10：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)顯著，F(xiàn)(1,6)=75主題熟悉性在生字密度為20：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(1,6)=42.76,P<0.01主題熟悉性在生字密度為20：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(1,676主題熟悉性在生字密度為20：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(1,6)=42.76,P<0.01主題熟悉性在生字密度為10：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)顯著，F(xiàn)(1,6)=19.20,P<0.01主題熟悉性在生字密度為5：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)不顯著，F(xiàn)(1,6)=0.09,P>0.05主題熟悉性在生字密度為20：1時(shí)簡(jiǎn)單效應(yīng)非常顯著，F(xiàn)(1,677其他更常見的兩因素混合設(shè)計(jì)研究情境：探討男女生，學(xué)優(yōu)生、學(xué)困生，理科生、文科生等不同群體閱讀能力的差異時(shí)，也可以運(yùn)用類似的設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)模式。

思考：請(qǐng)大家結(jié)果工作或生活實(shí)際，想一個(gè)兩因素混合設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)……其他更常見的兩因素混合設(shè)計(jì)研究情境：78兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)程序MANOVAratio1ratio2ratio3BYtopic(1,2)/WSFACTORS=ratio(3)/WSDESIGN=ratio/DESIGN=MWITHINtopic(1)MWITHINtopic(2).MANOVAratio1ratio2ratio3BYtopic(1,2)/WSFACTORS=ratio(3)/WSDESIGN=MWITHINratio(1)MWITHINratio(2)MWITHINratio(3)/DESIGN=topic.兩因素混合設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)程序79有關(guān)多重比較的補(bǔ)充有關(guān)多重比較的補(bǔ)充80多重比較(MultipleComparisonTest)成對(duì)比較(pairwisecomparisons)事後比較(posthoccomparisons)計(jì)畫性比較(plannedcomparisons)或?qū)Ρ?contrasts)多重比較(MultipleComparisonTest)81成對(duì)比較針對(duì)所有可能的組合進(jìn)行成對(duì)比較,但不去控制型I錯(cuò)誤(TypeIerror)的機(jī)率.例如,若有三組要進(jìn)行成對(duì)比較,則須比較三次;此時(shí),型I錯(cuò)誤的機(jī)率便暴增為:1-0.953=0.143.成對(duì)比較針對(duì)所有可能的組合進(jìn)行成對(duì)比較,但不去控制型I錯(cuò)誤82事後比較(1/6)‘事後比較’會(huì)控制型I錯(cuò)誤的機(jī)率.兩難但型I錯(cuò)誤的機(jī)率如果控制得愈小,會(huì)降低檢定力(即增加型II錯(cuò)誤的機(jī)率).事後比較(1/6)‘事後比較’會(huì)控制型I錯(cuò)誤的機(jī)率.83事後比較(2/6)‘事後比較’的方法

LSD(least-significantdifference)LSD幾乎未控制型I錯(cuò)誤.Scheffé是最保守的方法(把型I錯(cuò)誤機(jī)率控制得最小).事後比較(2/6)‘事後比較’的方法84事後比較(3/6)‘事後比較’的方法(續(xù))Bonferroni保守,但當(dāng)比較的次數(shù)不多時(shí),可以維持較佳的檢定力.Tucky保守,但當(dāng)比較的次數(shù)很多時(shí),可以維持較佳的檢定力.事後比較(3/6)‘事後比較’的方法(續(xù))85事後比較(4/6)‘事後比較’的方法(續(xù))R-E-G-WQ(Ryan,Einot,GabrielandWelschQprocedure)控制型I與型II錯(cuò)誤的效果都不錯(cuò).但當(dāng)分組樣本數(shù)不同時(shí),便不建議使用.事後比較(4/6)‘事後比較’的方法(續(xù))86事後比較(5/6)‘事後比較’的方法(續(xù))Gabriel當(dāng)分組樣本數(shù)有些微的不同時(shí),效果頗佳.Hochberg’sGT2當(dāng)分組樣本數(shù)有極大的不同時(shí),效果頗佳.事後比較(5/6)‘事後比較’的方法(續(xù))87事後比較(6/6)‘事後比較’的方法(續(xù))

Tamhane’sT2,Dunnett’sT3,Games-Howell,andDunnett’sC當(dāng)分組的變異數(shù)不相等時(shí),較為適用.這些方法之中,

Games-Howell似乎會(huì)有較佳的檢定績(jī)效.事後比較(6/6)‘事後比較’的方法(續(xù))88PlannedComparisons(Contrasts)WithoutcontrollingtheTypeIerrorrate,butthenumberofcomparisonsarefewerthanposthoc.Z:contrastvaluew:weights:groupmeansPlannedComparisons(Contrasts89PlannedComparisons(Contrasts)SomeconditionsonweightsSumofweightsis0OrthogonalOrthonormalPlannedComparisons(Contrasts90PlannedComparisons(Contrasts)Ad.Image(ANOVA-1)Contrast1Contrast2Product(Contrast1xContrast2)NoAd.-200Ad.A1-1-1Ad.B111Total000PlannedComparisons(Contrasts91PlannedComparisons(Contrasts)RulesforcontrastsIfagroupissingleoutinonecomparison,thatgroupshouldbeexcludedfromanysubsequentcomparisons.Groupscodedwithpositiveweightsshouldbecomparedagainstgroupscodedwithnegativeweights.PlannedComparisons(Contrasts92PlannedComparisons(Contrasts)Rulesforcontrasts(cont.)Thesumofweightsforacomparisonshouldbezero.Ifagroupisnotinvolvedinacomparison,assignitaweightofzero.PlannedComparisons(Contrasts93PlannedComparisons(Contrasts)Rulesforcontrasts(cont.)Foragivencontrast,theweightsassignedtothegroup(s)inonechunkshouldbeequaltothenumberofgroupsintheoppositechuck.PlannedComparisons(Contrasts94項(xiàng)目間設(shè)計(jì)與項(xiàng)目?jī)?nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目間設(shè)計(jì)與項(xiàng)目?jī)?nèi)設(shè)計(jì)95項(xiàng)目間設(shè)計(jì)：實(shí)驗(yàn)比較只能在不同的實(shí)驗(yàn)刺激（項(xiàng)目）間比較。如：規(guī)則字（帽）與非規(guī)則字（猜）的命名差異研究，需要保證二者的可比性。請(qǐng)問需控制什么無關(guān)變量？項(xiàng)目?jī)?nèi)設(shè)計(jì)：不同條件使用相同的實(shí)驗(yàn)材料。如：語音相同與語義相同對(duì)漢字命名的啟動(dòng)效應(yīng)研究。擺——柏；松——柏；石——柏可以與被試間、被試內(nèi)結(jié)合，形成四種設(shè)計(jì)項(xiàng)目間設(shè)計(jì)：實(shí)驗(yàn)比較只能在不同的實(shí)驗(yàn)刺激（項(xiàng)目）間比較。96基于項(xiàng)目的方差分析