两因素实验设计SPSS操作技巧

❖ 因变量：句子阅读理解成绩 ❖ 随机抽取24名被试，分配到各实验组。
两因素完全随机实验设计SPSS操作
分析思路
• 检验A因素的主效应。即在不考虑B因素效应的前提下，因变量在A因
1
素各水平上的均值是否存在显著差异。
• 检验B因素的主效应。即在不考虑A因素效应的前提下，因变量在B因
2
素各水平上的均值是否存在显著性差异。
两因素完全随机实验设计SPSS操作
第五步：点击Post Hoc按钮，对句长类型（被试间变量）的三个水平进行多重比 较。在方差齐性假设前提条件下可选用Tukey法；在方差非齐性假设前提条件下可 选用Dunnett’s C法。
两因素完全随机实验设计SPSS操作
第六步：绘制均值图。 在主对话框中点击Plots 横坐标Horizontal Axis 纵坐标Separate Lines 单击Add完成操作。
对标记类型，赋值时，分别设定： 1＝“无标记” 2＝“有标记”
对句子类型赋值时，分别设定： 1＝“短句子” 2＝“中句子” 3＝“长句子”
两因素完全随机实验设计SPSS操作
Data View，进入数据输入窗口， 将原始数据输入SPSS表格区域
两因素完全随机实验设计SPSS操作
第二步：Analyze→General Linear Model → Unvariate
两因素重复测量实验设计SPSS操作
简单效应检验
GLM 无标记短句 无标记中句 无标记长句 有标记短句 有标记中句 有标记长句 /WSFACTOR=标记类型 2 Polynomial 句长类型 3 Polynomial /METHOD=SSTYPE(3) /PLOT=PROFILE(标记类型*句长类型) /EMMEANS=TABLES(标记类型*句长类型) COMPARE(标记类型) ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(标记类型*句长类型) COMPARE(句长类型) ADJ(LSD) /PRINT=DESCRIPTIVE /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDESIGN=标记类型 句长类型 标记类型*句长类型.
两因素完全随机实验设计SPSS操作
简单效应检验
交互作用显著时，通常需要进行简单效应分析，如果某因素在另一因素的某一个水 平内简单效应显著，还需要进行多重比较，以发现具体的差异所在。
（1）检验方法 SPSS没有提供进行简单效应检验的菜单，必须通过编写语句来实现。 （2）编写语句 Univariate主对话框，上述进行方差分析时所作的一切设置不变，单击Paste，SPSS 会把全部操作转换成为语句并粘贴到新打开的程序语句窗口中，添加EMMEANS引导的语 句。 （3）运行 单击菜单Run-All运行程序。
两因素完全随机实验设计SPSS操作 简单效应检验 -输出结果
两因素完全随机实验设计SPSS操作
简单效应检验
简单效应后的多重比较
两因素重复测量实验设计SPSS操作
❖ 案例 有一项“文章标记类型与句子长度对聋生句子 理解的实验研究”：
❖ 自变量：
▪ 标记类型（A）
• 无标记（a1） • 有标记（a2）
两因素完全随机实验设计SPSS操作
简单效应检验
UNIANOVA 成绩 BY 标记类型 句长类型 /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=句长类型(TUKEY C) /PLOT=PROFILE(标记类型*句长类型) /EMMEANS=TABLES(标记类型*句长类型)COMPARE(标记类型)ADJ(SIDAK) /EMMEANS=TABLES(标记类型*句长类型)COMPARE(句长类型)ADJ(SIDAK) /PRINT=HOMOGENEITY DESCRIPTIVE /CRITERIA=ALPHA(.05) /DESIGN=标记类型 句长类型 标记类型*句长类型.
输出结果
（5）均值显示图
三条直线都不平行，有交叉的趋势。因此，大致可以判断两个因素之 间存在交互效应。
两因素重复测量实验设计SPSS操作
简单效应检验
交互作用显著时，通常需要进行简单效应（Simple effect）分析，如果某因素在 另一因素的某一个水平内简单效应显著，还需要进行多重比较，以发现具体的差异 所在。
（1）描述统计结果
均值（Mean） 标准差（S.D） 被试数（N）
两因素重复测量实验设计SPSS操作 输出结果
（2）多元方差分析结果
多因变量方差分析结果表明： 标记类型的主效应极其显著（P=.009） 句长类型的主效应极其显著（P=.002） 标记类型与句长类型的交互作用显著（P=.036）
两因素重复测量实验设计SPSS操作
输出结果
（3）球形假设检验结果
说明： ① 变量a只有2个水平，其自由度为0，不能进行球形假设检验。 ② 变量b有三个水平，球形假设检验结果：P=.568，满足球形假设。 ③ a * b交互效应球形假设检验结果：P=.229，满足球形假设。
两因素重复测量实验设计SPSS操作
输出结果
（4）一元方差分析结果
a1b1
1
3.00
2
6.00
3
4.00
4
3.00
a1b2 4.00 6.00 4.00 2.00
数据结构
a1b3
a2b1
5.00
4.00
7.00
5.00
5.00
3.00
2.00
3.00
a2b2 8.00 9.00 8.00 7.00
a2b3 12.00 13.00 12.00 14.00
两因素重复测量实验设计SPSS操作
检验b变量不同水平差异的显著性。如，在a1上看，b1、b2与 b3之间的差异。 第三，上述两个语句是从两个纬度来进行检验的。实际应用中，可根据研究的需要，选择其中的一个。 第四，如果被检验变量超过2个水平，且简单效应显著。则还需做多重比较。
两因素完全随机实验设计SPSS操作 简单效应检验 -输出结果
两因素重复测量实验设计SPSS操作
第六步：绘图。在主对话框中，点击Plots按纽打开对话框，选定a为横坐标 （Horizontal Axis），选定b为独立折线(Seperate Lines)，单击Add按钮完成。 定义过程（同前两因素完全随机实验设计）
第七步：点击OK，执行程序。
两因素重复测量实验设计SPSS操作 输出结果
两因素重复测量实验设计SPSS操作
第四步：按定义键（Define），进入主对话框，将a1b1，a1b2，a1b3，a2b1， a2b2和a2b3分别键入被试内变量（Winthin-Subjects Variables）方框中
两因素重复测量实验设计SPSS操作
第五步：点击选项Options，进行如下操作：
内容框架
1 两因素完全随机实验设计操作 2 两因素重复测量实验设计操作 3 两因素混合实验设计实验操作
两因素完全随机实验设计SPSS操作
❖ 案例 有一项“文章标记类型与句子长度对聋生句子 理解的实验研究”：
❖ 自变量：
▪ 标记类型（A）
• 无标记（a1） • 有标记（a2）
▪ 句子长度（B）
• 短句（b1） • 中句（b2） • 长句（b3）
（1）检验方法 SPSS没有提供进行简单效应检验的菜单，必须通过编写语句来实现。 （2）编写语句 打开重复测量（Repeated measure）主对话框，前面进行方差分析时的一切设置不 变，单击Paste按钮，SPSS会把全部操作转换成语句并粘贴到程序语句窗口中。保留前 四行和后三行语句，改写EMMEANS引导的语句。 （3）运行 最后单击菜单Run-All运行程序。
一元方差分析结果表明： ① 标记类型主效应显著， F=37.022，P=.009 ② 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Sphericity Assumed的结果，即， F=47.79，P=.000，表明b变量 主效应极其显著。 ③ 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=34.02，P=.001，表明a与b 的交互效应极显著。
• 检验A与B的交互效应。因变量在A因素各水平上的均值差异是否是B
因素各水平的变异函数，也就是说，在两个因素共同作用下，因变量
3
在因素各水平上的差异是否显著。
主效应显著
交互作用显著
多重比较（水平≥3）
简单效应分析
多重比较（水平≥3）
两因素完全随机实验设计SPSS操作 SPSS数据处理操作步骤
第一步：分别定义标记类型、句子类型、阅读分数三个变量。 输入数据，建立数据文件。
本例方差齐性检验结果表明，三组方差是齐的。因此，进行多重比较时，应该看用Tukey法进行多重比较的结果。 比较结果为：短句与中句的差异不显著（P=.171）
短句与长句的差异不显著（P=.107） 中句与长句的差异是显著的（P=.002）
两因素完全随机实验设计SPSS操作
输出结果
（5）均值显示图
代表中句和长句的两 条直线大体平行，而代表 短句的直线与两条直线交 叉。因此，大致可以判断 两个因素之间存在交互效 应。
第二步：Analyze → General Linear Model → Repeated Measures
两因素重复测（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2，表示有两个水平，然后按 填加（Add）钮。用同样的方法，设置被试内变量句长类型，在定义其水平（Number of Level）的对框中，输入3，表示有三个水平，最后按填加（Add）。
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， 由于被试内变量a只有两个水平，因此不需要进行多重比较。 ②选择Descriptive statistics命令，对数据进行描述性统计。