第五讲 SPSS统计课程 多因素完全随机设计
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较
文章编号:100023711(2007)022000120用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较3刘万里,薛 茜,曹明芹,马金凤(新疆医科大学公共卫生学院,乌鲁木齐830054)摘要:目的 针对医学研究中常见的完全随机设计多组样本资料数据经Kruskal-W allis H检验后无法直接用SPSS实现各组多重比较的问题,给予用SPSS统计软件具体解决方案。
方法 根据资料特点和样本量大小,结合SPSS软件本身的一些特点,在SPSS中实现秩和检验的多重比较。
结果 对同一数据资料进行处理,所得结论基本相同。
结论 本文提供了用SPSS软件实现该种数据分析的详细过程,分析人员可结合不同的工作,采用统计软件正确地完成此类数据的分析工作。
关键词:多重比较;秩和检验;SPSS中图分类号:R195.1文献标识码:ANonparam eti c Test of Co m pletely Rando m i zed D esi gn andM ulti ple Co m par ison s w ith SPSSL I U W an-li,XUE Q ian,CAO M ing-qin,MA J in-feng(College of Public Hea lth,X injiang M ed ical U niversity,U ruq m i,X injiang830054,China)Abstract:O bjecti ve I n vie w of the medical research in comp letely random ized design,the multi-gr oup s sa mp le material data can not be tested by multi p le comparis ons p r ocedures directly t o realize each gr oup with SPSS.W e give the methods of multi p le comparis ons with SPSS.M ethods According t o the material characteristic and the sa mp le quantity size,multi p le comparis ons are realized in SPSS by combining s oft w are itself s o me characteristics.Results The data analysis with each methods has the sa me results.Conclusi on s This paper gives references t o related medical research and data analysis with SPSS.Key words:Multi p le comparis on;Nonpara metic test;SPSS 秩和检验是医学科研工作中较为常用的一大类非参数统计方法,该方法对资料分布没有特殊要求,除了用于计量资料外,还可用于对样本数据的符号、等级程度、大小顺序等进行比较,方法简便。
第5部分 多元统计分析的SPSS实现演示文稿ppt
表4.2（a） 未标准化的典型判别函数系数
3. Functions at Group Centroids（给出组重心处的Fisher判 别函数值）
如表4.2 (b) 所示，实际上为各类别重心在空间中的坐标位置。 这样，只要在前面计算出各观测值的具体坐标位置后，再计算 出它们分别离各重心的距离，就可以得知它们的分类了。
3
15 28.07 2.01 0.07 3.02 81.22 68.3
3
待判 50.22 6.66 1.08 22.54 170.6 65.2
.
待判 34.64 7.33 1.11 7.78 95.16 69.3
.
待判 33.42 6.22 1.12 22.95 160.31 68.3
.
待判 44.02 15.36 1.07 16.45 105.3 64.2
Fisher’s：给出Bayes判别函数的系数。（注意：这个选项不是 要给出Fisher判别函数的系数。这个复选框的名字之所以为 Fisher’s，是因为按判别函数值最大的一组进行归类这种思想 是由Fisher提出来的。这里极易混淆，请读者注意辨别。）
Unstandardized：给出未标准化的Fisher判别函数（即典型判 别函数）的系数（SPSS默认给出标准化的Fisher判别函数系 数）。
图4.4 Classify…子对话框
5. 单击Save按钮，指定在数据文件中生成代表判别分组结果 和判别得分的新变量，生成的新变量的含义分别为：
Predicted group membership：存放判别样品所属组别的值；
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
spss方差分析报告操作示范-步骤-例子
第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。
数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。
2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。
从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。
单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。
3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。
①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。
设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。
③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、引言在实证研究中，为了探讨不同处理或干预对某个变量的影响，常常需要进行多组比较。
多组比较的目的是确定是否存在差异以及差异的大小。
秩和检验是一种用于比较两组或多组样本之间差异的非参数方法，具有一定的优势。
二、方法以SPSS软件为例，我们可以利用其提供的功能实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。
以下是具体的步骤：1. 数据准备首先，需要准备好用于分析的数据。
假设有n个处理组，每个处理组有m个观测值。
可以将数据按照处理组进行分类整理，每个处理组的观测值放在一列中。
2. 数据输入打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，并将之前准备好的数据输入。
确保每个处理组的观测值对应正确。
3. 非参数检验选择菜单栏中的“分析-非参数检验-维尔科克森-曼-惠特尼U 检验”或“分析-非参数检验-克鲁斯卡尔-华里斯H检验”，根据实验需要选择适当的检验方法。
4. 设置选项在弹出的对话框中，将要比较的变量选择到“因子”框中，将处理组变量选择到“因子标签”框中。
选择需要进行多重比较的处理组，点击“组间对比”按钮。
5. 多重比较在“组间对比”对话框中，选择想要进行多重比较的处理组。
可以点击“加入全部对比”按钮将所有处理组两两比较，也可以手动选择需要比较的处理组。
点击“确定”进行多重比较。
6. 结果输出SPSS将会输出多重比较的结果，包括均值、标准误差、t值、p值等统计指标。
根据p值判断处理组之间是否存在显著差异。
三、示例为了更好地理解上述方法，我们通过一个假想的实验来展示如何使用SPSS进行完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。
假设研究人员想要比较四种不同药物对降压效果的影响。
他们随机地将30名患有高血压的参与者分为四个处理组，分别接受A药物、B药物、C药物和D药物的治疗。
每个处理组的参与者分别测量他们的血压值。
现在，研究人员想要确定这些药物在降压效果上是否有显著差异。
SPSS多元统计分析方法及应用课程设计 (2)
SPSS多元统计分析方法及应用课程设计引言多元统计分析是研究几个变量之间关系的一种统计学方法。
SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用来进行多元统计分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行多元统计分析，并结合具体案例，设计SPSS多元统计分析课程。
SPSS多元统计分析方法相关分析相关分析是研究两个变量之间的关系的统计方法。
可以使用SPSS进行相关分析，步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。
2.选择“Analyze”菜单中的“Correlate”选项，然后选择“Bivariate”。
3.将需要进行相关分析的变量添加到“Variables”框中。
4.点击“OK”按钮，SPSS会生成相关系数以及P值。
回归分析回归分析用来研究一个自变量和一个或多个因变量之间的关系。
在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。
2.选择“Analyze”菜单中的“Regression”选项，然后选择“Linear”。
3.将自变量和因变量添加到“Dependent”和“Independent”框中。
4.点击“OK”按钮，SPSS会生成回归分析结果。
方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
使用SPSS进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。
2.选择“Analyze”菜单中的“Analyze of Variance”选项，然后选择“One-Way ANOVA”。
3.将需要进行方差分析的变量添加到“Dependent List”框中，将分组变量添加到“Factor”框中。
4.点击“OK”按钮，SPSS会生成方差分析结果。
SPSS多元统计分析课程设计为了帮助学生更好地掌握SPSS多元统计分析方法，我们可以设计以下课程：第一节课：相关分析1.介绍相关分析的概念和应用场景。
2.通过具体案例演示如何使用SPSS进行相关分析。
3.让学生自行导入数据文件，并进行相关分析，并展示分析结果。
使用SPSS软件进行多因素方差分析
使用SPSS软件进行多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于研究多个独立与自变量对因变量的影响程度。
SPSS软件是一款强大的数据分析工具，提供了多种统计方法，包括多因素方差分析。
本文将重点介绍如何，以及如何解读分析结果。
一、数据准备与导入在进行多因素方差分析之前，我们首先需要准备好要进行分析的数据，并将其导入到SPSS软件中。
SPSS软件支持各种数据格式的导入，包括Excel、CSV等。
在导入数据之后，可以使用SPSS软件的数据编辑功能进行必要的数据清洗与整理。
二、选择分析方法在SPSS软件中，多因素方差分析有两种不同的方法：多因素方差分析（逐步）和多因素方差分析（GLM）。
前者适用于符合方差齐性和正态分布要求的数据，而后者则没有这些限制。
根据实际情况选择适合的方法进行分析。
三、设置因素在进行多因素方差分析之前，需要设置自变量（因素）和因变量。
SPSS软件允许用户添加多个因素，并可以对每个因素进行设置。
例如，设置因素的水平数目、因素名称、因素标签等。
四、进行多因素方差分析设置因素之后，即可进行多因素方差分析。
在SPSS软件中，选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”进行分析。
进入多因素方差分析的参数设置界面后，依次选择因变量和自变量，并根据实际情况选择交互作用。
五、解读结果多因素方差分析完成后，SPSS软件会生成一系列分析结果。
这些结果包括效应大小（主效应和交互作用）、显著性检验结果（F值和P值）以及不同因素水平之间的差异（均值和置信区间）。
用户应该重点关注显著性检验结果，以判断因素是否对因变量产生显著影响。
六、结果可视化除了结果解读之外，SPSS软件还提供了数据可视化功能，可帮助用户更直观地理解分析结果。
用户可以通过绘制柱状图、折线图等图表，展示因变量在不同自变量水平之间的差异。
七、结果报告最后，用户可以根据分析结果编写一份详细的结果报告，对分析结果进行综合、客观地描述和解释。
SPSS多元统计分析方法及应用课程设计
SPSS多元统计分析方法及应用课程设计本文主要描述SPSS多元统计分析方法及应用课程设计。
包含如下内容：1.课程介绍2.学习目标3.课程内容4.教学方式5.评估方式6.总结1. 课程介绍SPSS是一款非常常用的统计软件，其多元统计方法可适用于许多研究领域。
本课程旨在通过实践教学的方式，让学生了解SPSS多元统计分析方法及其应用场景，掌握多元统计分析的常用方法，提高其研究数据分析能力和实践能力，帮助学生更好地进行本科学习和毕业设计。
2. 学习目标1.熟悉SPSS软件界面及其使用方法2.掌握多元线性回归、因子分析、聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法3.掌握SPSS软件中多元统计分析的操作流程4.了解SPSS软件中多元统计分析方法的应用场景及其局限性5.使用SPSS软件进行多元统计分析的实践操作6.更好地进行本科学习和毕业设计的研究数据分析工作3. 课程内容本课程主要包括以下几个部分：3.1. SPSS软件介绍与使用1.SPSS软件的下载安装方法2.SPSS软件的界面介绍3.SPSS软件的基本操作方法3.2. 多元线性回归分析1.多元线性回归分析的基本概念及原理2.多元线性回归分析的假设检验方法3.自变量选择方法及其局限性4.建模方法及其评估3.3. 因子分析1.因子分析的基本概念及原理2.方差共线性及其影响因子分析3.因子分析的结果解释及评估3.4. 聚类分析1.聚类分析的基本概念及原理2.聚类分析的距离度量方法3.聚类分析的聚类方法4.聚类结果解释及评估3.5. 主成分分析1.主成分分析的基本概念及原理2.主成分分析的方法及其假设3.主成分分析的选择方法及其解释4.主成分分析结果的解释及评估3.6. 实验操作使用SPSS软件进行多元统计分析的实验操作，包括多元线性回归、因子分析、聚类分析、主成分分析等。
4. 教学方式1.讲解理论知识2.实例步骤演示3.互动讨论4.实验操作5. 评估方式1.考试笔试2.作业实验3.课堂互动6. 总结本课程将多元统计分析方法及其应用场景融入到实践操作中，帮助学生更好地理解和掌握多元统计分析方法的基本概念、原理及应用方法，并通过实验操作提高其数据分析和实践能力，为学生进一步开展研究工作提供帮助。
第五讲SPSS方差分析
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组内因素的多重比较
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模型选择菜单是一个非常 重要的菜单，不同的实验 设计所采用的不同方法， 有些时候仅仅是在这里做
了不同的设置而已。
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在多因素方差分析菜单中， 这里可以进行方差齐性检 验，但在进行多因素方差 分析或随机区组设计时， 方差齐性检验仅仅作为参 考，不再是一个重要指标。
>0.05,说明“测量”主效应对模型的贡献不大
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>0.05,接受球形假设， 可接受单因素方差 分析的结果
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组间因素的多重比较
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• 实验中每个被试都接受一个变量的所有处理水平， 称为被试内设计。这种设计能够更好的控制被试 的个体差异。
• 在多因素实验设计中，即包含重复测量因素，又 包含非重复测量因素，称为混和设计。
• 处理被试内设计和混和设计使用 Repeated Measures
菜单。
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协方差分析
Analyze→General Linear Model →Univariate
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心理统计SPSS-第五章 因素型实验设计及方差分析过程
一、单因素完全随机实验设计方差分析（One way 方差分析）
例1 某研究者为考察喝咖啡的浓度是否影响人们反应的快慢，从某大 学一年级随机抽取了15名男生，再随机分成三组。每一学生都要喝一 杯咖啡，20分钟后测试每一被试的简单反应时间。三组所喝咖啡的浓 度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：喝咖啡的浓度 对反应速度有明显影响吗？
如果进行简单效应检验，可执行类似于下的句法命令： MANOVA SCORE by A(1,2) B(1,2) /design（此句要求先输出完整的方差分析表） /design=A within B(1) A within B(2) B within A(1) B within A(2).
（ANOVA命令中不能做简单效应检验）
/Wsfactors=Angle(4) /Print=Cellinfo(means) /Design.
程序运行演示
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：
Analyze→GLM → Repeated Measures 打开对话框 ↓
在“Within-Subject Factors Name”后输入自变量名 ↓
被试号
淡
1
150
2
160
3
165
4
155
5
160
中
浓
145
145
155
130
170
140
145
150
160
130
这一实验中，得到了三组共15个数据，这些数据存在变异性，而变 异的原因可能包括：所喝咖啡的浓度不同、被试间的差异、测量带入的 随机误差。但是被试差异和测量误差带来的数据变异无法分离，所以本 研究的变异可分解为两部分：自变量水平差异引起的变异、被试差异和 测量误差带入的变异，其中后一部分叫残差。方差分析的过程是：
SPSS计算例(多因素)
对照组与各组均数 间差异均有统计学意义
除逍遥散与四君子 汤外，各组均数间差异 均有统计学意义
SNK 法两两比较
皮 质 酮 含量 Su bset 2 64.13 65.50 1.000 .311 89.38 1.000
组别 a,b St udent-Newman -Keuls 对照组 四君子汤组 逍遥散组 四逆散组 Si g.
P=0.231>0.05, 所以资料满足球对称性条件
方差分析
Tests of Within-S ubj ects Effects Measure: ME AS URE_1 So urce factor1 Type III Sum of S quares Sp hericity Assumed 599.7 29 Greenhou se-Geisser 599.7 29 Hu ynh -Feldt 599.7 29 Lower-bound 599.7 29 Sp hericity Assumed 9.729 Greenhou se-Geisser 9.729 Hu ynh -Feldt 9.729 Lower-bound 9.729 Sp hericity Assumed 35.29 2 Greenhou se-Geisser 35.29 2 Hu ynh -Feldt 35.29 2 Lower-bound 35.29 2 df 3 1.954 2.667 1.000 3 1.954 2.667 1.000 30 19.54 5 26.66 6 10.00 0 Mean Square 199.9 10 306.8 47 224.9 07 599.7 29 3.243 4.978 3.649 9.729 1.176 1.806 1.323 3.529 F 169.9 35 169.9 35 169.9 35 169.9 35 2.757 2.757 2.757 2.757 Si g. .000 .000 .000 .000 .060 .089 .068 .128
第五讲-SPSS统计课程-多因素完全随机设计
EX2
心理学家假设指导语类型对一个人在anagram solution task的影响,受到个体觉知控制感的因 素所影响。
2×2实验 以评量找到内控与外控的女性各12名，将其随
机分成二组，分别接受skill或chance的指导语。 然后让他们解一系列的anagram 记录解题时间，如下所示
manova o by a(1,2) b(1,2) /error=within /design= a within b(1)
a within b(2).
manova o by a(1,2) b(1,2) /error=within /design= b within a(1)
b within a(2).
人作智力测验，1）看到2）无法看到； B: type of news告诉受测者他的成绩1）在前百
分二十等级－好消息2）在后百分二十等级 －坏消息
测量取得消息到传达消息的时间 latency
数据格式
No A B O 11 1 4 21 1 5 3 ……………… 4 2 1 16 5 2 1 14 6 ……………… 72 2 5 8 …………….
EX3
教学气氛和教学方法对学业成就的影响 30名被试随机分配到6中试验情景 1.学习气氛不同，学习的成绩是否有不同 2.3种教学方法对学习的影响有无不同 3 气氛和方法之间有无交互作用
EX4
Lindner & Hynan(1987)假设一个人听音乐的类型可 能影响其对抽象画的知觉。检验此假设，
多因素完全随机设计
1 因素与因素设计
因素（factor）就是指实验中的自变量。实验 中只有一个自变量的称为单因素实验。
第五章 真实验设计 2多因素完全随机
2．设计方案
a 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。 b 将N*P*Q*R个被试随机分成P*Q*R个组，每组随机接受一个自 变量水平结合的处理。
a1 b1 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a1 b1 C2 S6 S7 S8 S9 S10
局限：
这种设计在各个实验处理的组合、被试分配以及统计分析上， 都是比较复杂的。对于三个以上因素的实验设计，实验结果 的统计分析是比较困难的。特别是多个因素间的交互作用如 果达到统计显著性水平，对交互作用的解释就变得相当复杂 和困难。
三因素实验设计
三因素实验设计能够研究更为复杂的问题，这使得 心理学实验更加接近现实、其研究结果具有更高的 外部效度。
通常采用英文大写字母表示因素（自变量），用与 大写字母相对应的小写字母及下标代表因素（自变 量）的水平，表示各个因素的不同水平之间的相互 结合和相互作用常用乘号（）。 例如，22条件 研究中有两个自变量，A（P>=2）和B（Q>=2）；研 究者不仅关心两个自变量的单独效应，而且更关心 两个变量之间是否有交互作用。 (2) 设计方案 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个被 试。
第二节 多因素完全随机设计
为什么要用多因素实验设计：
可考察各个自变量对同一因变量的主要影响效应
（主效应）
可考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应
（交互作用）
可考察一个自变量的各个水平在另一个因素的某个水平上的 效应
（简单效应）
一、多因素完全随机实验设计的基本思路
SPSS单因素和多因素方差分析法
74
方式四
80 84 79 70 82 79
总均值
81.5
5.1.2 方差分析的基本思想
在表5-1中，要研究不同推销方式的效果，其实就归
结为一个检验问题，设为第i（i=1,2,3,4）种推销方
式的平均销售量，即检验原假设是否为真。从数值上
观察，四个均值都不相等，方式二的销售量明显较大
。
H 0:1234
4．因素的主效应和因素间的交互效应
如果一个因素的效应大小在另一个因素不 同水平下明显不同，则称两因素间存在交 互作用
表5-1 某公司产品销售方式所对应的销售量
序号 1 2
3
4
5
水平
销售方式
均值
方式一
77 86 81 88 83 83
方式二
95 92
78
96
89
90
方式三
71 76
68
81
74
这里“rate”变量表示基金的费用比率；“fund”变量 表示基金的类型，其中，“1”表示中等规模的资本股 票基金，“2”表示小额资本股票基金，“3”表示混合 型股票基金，“4”表示专项股票基金。
Step02：在【候选变量】列表框中选择“rate”变量 作为因变量，将其添加至【Dependent List(因变量 列表)】列表框中。
2．水平
因素的不同等级称作水平。
例如，性别因素在一般情况下只研究两个水平：男、 女。
应该特别注意的是在SPSS数据文件中，作为因素出现 的变量不能是字符型变量，必须是数值型变量。例如 性别变量SEX，定义为数值型，取值为0、1。换句话说 ，因素变量的值实际上是该变量实际值的代码，代码 必须是数值型的。可以定义值标签F、M（或Fema1e、 ma1e）来表明0、1两个值的实际含义，以便在打印方 差分析结果时使用。使结果更加具有可读性。
关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：g：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、目标变量（Target Variable）：random 函数组（Function Group）：随机数字 （Random Number）.
函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Normal，双击选中.
数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→
单击“确定”
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases）
变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） →
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）
多因素完全随机实验设计
第二节 多因素完全随机实验设计对于单因素完全随机实验设计来说，实验的处理数就是自变量的水平数，将被试随机分配到各个处理组上就可以了。
多因素完全随机实验设计则是多个因素的多种水平相互结合，构成多个处理的结合，如二因素二水平，就是有两个自变量，每个自变量有两个水平，则处理的结合共有四个，这种实验设计称为是2×2实验设计；如果一个自变量两个水平，另一个变量是三个水平，则共有6个实验处理，这种实验设计就是2×3实验设计。
如果有三个自变量，其中两个自变量是2个水平，另一个变量有3个水平，则这种实验设计有12个实验处理，叫做2×2×3设计。
这里需要重申以下几点：第一，自变量是研究者操纵的变量，在实验过程中必须是变化了的，也就是说自变量的水平数至少为2。
如果自变量的水平数为1，那就等于说该变量在实验过程中始终保持在一个水平上，它就不是“变”量了。
比方说，一个2×3×1×2实验设计中，实际上只有三个自变量，它们的水平数分别为2、3、2。
第二，实验处理就是自变量在各种水平上结合而成的各种实验条件，实验处理数等于所有自变量水平数的乘积。
如一个2×3×3实验设计，其实验处理数是18，等于说这一实验过程中出现18种实验条件。
第三，对于完全随机实验设计来说，有多少种实验处理就要有多少组实验被试，因为一组被试只参加一种实验条件下的实验。
现在，我们以下面这个假想的实验研究为例来说明多因素完全随机实验设计的模式。
假设某研究者想考察缪勒错觉受箭头方向和箭头张开角度的影响。
研究中的自变量有两个，一个是箭头方向（标记为A ），分为向内和向外两个水平；另一个是箭头张开角度（标记为B ），设置为15度和45度两个水平，因此这是一个2×2实验设计，构成了4种实验处理，如表2-1所示。
研究者从某大学文学院本科二年级一60人的班级随机抽取了20名男生，再将20名男生随机分成相等的四个组，每组5人，每一个组接受一种实验处理，所以，这是一个二因素完全随机实验设计。
生存分析SPSS单因素和多因素对生存率的可能分析学习教案
66
1
52 72 0 1 0 1 0 24
1
21 38 0 0 0 1 0
93
0
53 42 0 0 0 1 0
2
1
22 19 0 0 0 1 0
24
1
54 63 1 0 1 1 0 120
0
23 67 1 0 1 1 0
93
0
55 55 0 1 1 0 0 12
1
24 37 0 0 1 1 0
90
0
√
第13页/共31页 第十四页，共32页。
三、主要输出结果 生存(shēngcún)表： 略 两组的中位生存(shēngcún)期估计：
第14页/共31页
第十五页，共32页。
3. 绘制(huìzhì)生存曲 线：
第15页/共31页
第十六页，共32页。
4. 两组生存时间(shíjiān)分布的比较：
0
48 40 0 0 0 1 0 16
1
17 48 1 1 1 0 0
63
0
49 32 0 1 0 0 1 24
1
18 54 1 0 1 1 1 101
0
50 44 0 0 0 1 1 19
1
19 38 0 1 0 0 0 100
0
51 48 1 0 0 1 0 120
0
20 40 1 1 1 0 1
第3页/共31页
第四页，共32页。
实例(shílì)分析
例1：为了比较不同手术方法治疗肾上腺肿瘤的疗效，某研究者 随机将43例病人分成两组，甲组23例、乙组20例的生存时间 (shíjiān)（月）如下所示：
其中(qízhōng)有“+”者是删失数据，表示病人仍 生存或 失访， 括号内 为死亡 人数。 （1）计算甲、乙两法术后10月的生存 率和标 准误。 （2）估计两组的中位生存期。 （3）绘制各组生存函数曲线。 （4）比较两组的总体生存时间分布有 无差别 。
5 spss之多因素方差分析
5 spss之多因素方差分析5spss之多因素方差分析(5)spss之多因素方差分析多因素方差分析多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。
spss调用“univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。
在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。
该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。
但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。
因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。
因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。
固定因素变量(fixedfactor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。
研究相同温度与相同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据例如表中5-7。
分析相同温度和湿度对粘虫发育历期的影响与否存有着显著性差异。
表5-7不同温度与不同湿度粘虫发育历期表数据留存在“data5-2.sav”文件中，变量格式例如图5-1。
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输出数据。
创建因变量历期“历期”变量，因素变量温度“a”，湿度为“b”变量，重复变量“重复”。
然后输出对应的数值，例如图5-6右图。
或者关上已存有的数据文件“data5-2.sav”。
图5-6数据输入格式2）启动分析过程点击主菜单“analyze”项，在下拉菜单中点击“generallinearmodel”项，在右拉式菜单中点击“univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。
图5-7多因素方差分析窗口3）设置分析变量设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用variable：”侧边中。
向右拉按钮选入到“dependent设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右扎按钮安远至“fixedfactor(s):”框中。
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EX3
教学气氛和教学方法对学业成就的影响 30名被试随机分配到6中试验情景 1.学习气氛不同，学习的成绩是否有不同 2.3种教学方法对学习的影响有无不同 3 气氛和方法之间有无交互作用
EX4
Lindner & Hynan(1987)假设一个人听音乐的类型可 能影响其对抽象画的知觉。检验此假设， 在二类音乐（avant-garde, structured minimalist )下 给不同性别（男－女），观看8张抽象画。 然后要求他们对画给评价， 24试的反应如下
O1:O11,O12…O1n O2:O21,O22…O2n O4:O41,O42…O4n
Xa2
O3:O31,O32…O3n
Oa2
Ob 2×2因素设计的数据分析
采用两因素的方差分析 分别考察A因素和B因素的主效应 以及A和B两因素的交互作用
还要根据A和B两因素的交互作用是否达到 统计显着性水平，来决定是否进行简单效应 分析
a. R Squared = .621 (Adjusted R Squared = .550)
EX1
Keyword method->memory Wang et al(1992)发现keyword法对短期记忆 有效，但一周后忘得更快。 2X2设计。
A因子为记忆法（背诵－关键词） B因子保存时距（立即5分钟－一周后） 每组随机安排8位成人接受25个法文－英文的配 对学习。回忆情形如下所示
实验处理的个数
各个因素水平数的乘积 二因素的实验设计中，A因素有p个水平，B 因素有q个水平，一共就有p×q实验处理。 理论上因素的数目及其每个因素的水平数是 可以任意多，但这样投入、实验结果的解释 难度增大 一般将因素的数目限于2-3个
2×2因素设计的基本模式
两个自变量，每个自变量各有两个水平，共组成4种实验 条件 Xb Xb1 Xb2 Xa Xa1 Oa1
manova o by a(1,2) b(1,2) /error=within /design= b within a(1) b within a(2).
UNIANOVA o BY a b /PLOT = PROFILE(b*a) /EMMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE(a) /EMMMEANS = TABLES(b*a) COMPARE(b) /POSTHOC = b ( LSD ) /DESIGN = a b a*b .
discomfort hypothesis self-presentational hypothesis
Bond & Anderson (1987)2X2实验 A: subject visibility condition 在镜后看另一个 人作智力测验，1）看到2）无法看到； B: type of news告诉受测者他的成绩1）在前百 分二十等级－好消息2）在后百分二十等级 －坏消息 测量取得消息到传达消息的时间 latency
EX2
心理学家假设指导语类型对一个人在anagram solution task的影响,受到个体觉知控制感的因 素所影响。 2×2实验 以评量找到内控与外控的女性各12名，将其随 机分成二组，分别接受skill或chance的指导语。 然后让他们解一系列的anagram 记录解题时间，如下所示
多因素完全随机设计
1 因素与因素设计
因素（factor）就是指实验中的自变量。实验 中只有一个自变量的称为单因素实验。 因素的类别称为水平（level），水平可以是 定量的，如“年龄”、“声音的强度”等， 也可以是定性的，如“性别”、“人格类型” 等。 因素多于一个的实验设计称为因素设计 （factorial design），并根据各个因素的所有 可能组合来设计组别，并同时考察所有因素 对因变量的影响
优点
单因素设计中的优点，还有， 可以同时获取两个或多个自变量对因变量的影 响，因而具有节省…。 可以探讨不同自变量间的交互作用。
局限
设计在各个实验处理的组合上、被试分配上 以及统计分析上，都是比较复杂的。 对于三个以上因素的实验设计，实验结果的 统计分析是比较困难
MUM effect : 报喜不报忧
2 主效应与交互作用
每个因素对因变量的单独效应称为主效应 （main effect）。 当一个因素的水平在另一个因素的不同水平 上变化趋势不一致时，称两个因素之间存在 交互作用（interaction effect）
多因素完全随机实验设计
在同一个实验里同时操纵两个或两个以上自 变量，并把被试完全随机分配到各个处理的 组合中，以观察自变量以及自变量之间交互 作用效果的实验设计。[或析因设计]。
EX5
某律师想研究犯罪类型会不会影响陪审员在 不同获得信息方式（影带－口头陈述）下的 判断。 2X2设计
每组9人。 A因子为介绍方式（口头表达或影带) B因子为犯罪类型（汽车偷窃－严重暴力攻击）。 让参与者给被告监禁可能性判断，结果如下
数据格式
No 1 2 3 4 5 6 7 8 A B O 1 1 4 1 1 5 ……………… 2 1 16 2 1 14 ……………… 2 2 5 …………….
manova o by a(1,2) b(1,2) /error=within /design= a within b(1) a within b(2).
多因素完全随机实验设计
英文大写字母表示因素，用与大写字母相对 应的小写字母及下标代表水平，各个因素的 不同水平之间的相互结合和相互作用用乘号 （×）表示 例如，以A和B表示两个因素，a1、a2和b1、 b2分别表示因素A和B的两个水平，共组成 a1b1、a1b2、a2b1和a2b2四种实验条件
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: O Source Corrected Model Intercept A B A*B Error Total Corrected Total Type III Sum of Squares 2837.000a 171125.000 720.000 460.800 1656.200 1730.000 175692.000 4567.000 df Mean Square 3 945.667 1 171125.000 1 720.000 1 460.800 1 1656.200 16 108.125 20 19 F 8.746 1582.659 6.659 4.262 15.317 Sig. .001 .000 .020 .056 .001
多因素完全随机实验设计
描述因素设计的一般形式：（第一个自变量水平的 数目）×（第二个自变量水平的数目）×（第三个 自变量水平的数目）× ……×（第n个自变量水平 的数目）。 上例，可以将该实验称为双因素实验设计，也可称 为A×B因素设计，还可称为2×2因素设计。 实验有A、B、C三个因素，每个因素分别有3、4、 5个水平，则该实验可称为三因素实验设计，也可 称为A×B×C因素设计，还可称为3×4×5因素设 计