主体间效应的检验
主体间效应的检验
主体间效应的检验因变量:分数源III 型平方和df 均方 F Sig. 偏 Eta 方非中心参数观测到的幂b 模型108250.294a8 13531.287 162.223 .000 .968 1297.782 1.000 性别12.971 1 12.971 .156 .695 .004 .156 .067 年级1800.540 3 600.180 7.195 .001 .334 21.586 .973 性别 * 年级1312.742 3 437.581 5.246 .004 .268 15.738 .904 误差3586.706 43 83.412总计111837.000 51a. R 方 = .968（调整 R 方 = .962）b. 使用 alpha 的计算结果 = .05描述性统计量因变量:分数性别年级均值标准偏差N男初一65.6667 10.06645 3初二41.2500 8.27647 8高一34.2222 6.97814 9高二50.4286 10.22835 7总计44.0000 12.88708 27女初一49.4286 8.20279 7初二45.0000 15.25341 4高一46.7778 8.12062 9高二46.0000 9.27362 4总计47.1250 9.20450 24总计初一54.3000 11.35341 10初二42.5000 10.50974 12高一40.5000 9.78143 18高二48.8182 9.67283 11总计45.4706 11.30549 51多个比较分数Tukey HSD(I) 年级(J) 年级均值差值(I-J) 标准误差Sig.95% 置信区间下限上限初一初二11.8000* 3.91052 .021 1.3494 22.2506高一13.8000* 3.60211 .002 4.1737 23.4263高二 5.4818 3.99050 .522 -5.1825 16.1461初二初一-11.8000* 3.91052 .021 -22.2506 -1.3494高一 2.0000 3.40367 .935 -7.0960 11.0960高二-6.3182 3.81233 .358 -16.5063 3.8700高一初一-13.8000* 3.60211 .002 -23.4263 -4.1737初二-2.0000 3.40367 .935 -11.0960 7.0960高二-8.3182 3.49526 .096 -17.6590 1.0226高二初一-5.4818 3.99050 .522 -16.1461 5.1825初二 6.3182 3.81233 .358 -3.8700 16.5063高一8.3182 3.49526 .096 -1.0226 17.6590基于观测到的均值。
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习答案解析（第6章）
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习答案解析（第6章）《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项→均值图；事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额 LSD(L)(I) 组别 (J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组 -3.30000*1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组 .72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019 第四组3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305 第五组-6.70000* 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 3.30000* 1.60279 .048 .0267 6.5733 第三组 4.02857* 1.60279 .018 .7552 7.3019 第四组 6.35714* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第五组-3.40000* 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组 -.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组 -4.02857* 1.60279 .018 -7.3019 -.7552 第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019 第五组-7.42857* 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714* 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714* 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838第五组第一组6.70000* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第二组3.40000* 1.60279 .042 .1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279 .000 4.1552 10.7019第四组9.75714* 1.60279 .000 6.4838 13.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。
主体间效应的检验
描述性统计量
因变量:分数
性别
年级
均值
标准 偏差
N
男
初一
3
初二
8
高一
9
高二
7
总计
27
女
初一
7
初二
4
高一
9
高二
4
总计
24
总计
初一
10
初二
12
高一
18
高二
11
总计
51
多个比较
分数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Tukey HSD
(I) 年级
(J) 年级
均值差值 (I-J)
标准 误差
Sig.
95% 置信区间
主体间效应的检验
因变量:分数
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
偏 Eta 方
非中心 参数
观测到的幂b
模型
8
.000
.968
性别
1
.156
.695
.004
.156
.067
年级
3
.001
.334
.973
性别 * 年级
3
.004
.268
.904
误差
43
总计
51
a. R 方 = .968（调整 R 方 = .962）
下限
上限
初一
初二
*
.021
高一
*
.002
高二
.522
初二
初一
*
.021
高一
.935
高二
主体间效应的检验
初二
初一
-11.8000*
3.91052
.021
-22.2506
-1.3494
高一
2.0000
3.40367
.935
-7.0960
11.0960
高二
-6.3182
3.81233
.358
-16.5063
3.8700
高一
初一
-13.8000*
3.60211
.002
-23.4263
-4.1737
.096
-1.0226
17.6590
基于观测到的均值。
误差项为均值方 (错误) = 83.412。
*. 均值差值在 .05 级别上较显著。
初二
-2.0000
3.40367
.935
-11.0960
7.0960
高二
-8.3182
3.49526
.096
-17.6590
1.0226
高二
初一
-5.4818
3.99050
.522
-16.1461
5.1825
初二
6.3182
3.81233
.358
-3.8700
16.5063
高一
8.3182
3.49526
分数
Tukey HSD
(I) 年级
(J) 年级
均值差值 (I-J)
标准 误差
Sig.
95% 置信区间
下限
上限
初一
初二
11.8000*
3.91052
.021
1.3494
22.2506
高一
13.8000*
主体间效应检验python -回复
主体间效应检验python -回复"主体间效应检验python"是指利用Python编程语言进行主体间效应的检验。
主体间效应指的是不同主体（受试者、实验组等）之间的差异，可以用于评估某种处理或干预对不同主体产生的影响的大小。
在进行主体间效应检验时，我们希望能够确定这种差异是否是由于处理造成的，还是由于随机因素引起的。
在进行主体间效应检验之前，需要先收集相关数据。
数据应包括处理组和对照组的观测值或测量结果。
接下来，我们将使用Python进行主体间效应检验的步骤如下：步骤一：导入所需库首先，我们需要导入Python中的一些库，例如pandas、numpy和scipy。
pandas库用于处理数据，numpy库用于数值计算，scipy库用于统计分析。
pythonimport pandas as pdimport numpy as npfrom scipy import stats步骤二：读取数据和数据预处理接下来，我们需要读取数据并进行必要的数据预处理。
首先将数据转换为pandas的DataFrame格式。
pythondata = pd.read_csv('data.csv')确保数据包含处理组和对照组的信息，并进行数据清洗，处理缺失值或异常值等。
步骤三：计算统计量接下来，我们将计算主体间差异的统计量。
常用的统计量有均值、方差、标准差和相关系数等。
pythonmean_group1 = data['group1'].mean()mean_group2 = data['group2'].mean()var_group1 = data['group1'].var()var_group2 = data['group2'].var()std_group1 = data['group1'].std()std_group2 = data['group2'].std()corr = data['group1'].corr(data['group2'])步骤四：可视化数据分布我们可以使用Python中的matplotlib库来可视化处理组和对照组的数据分布情况。
主体间效应的检验
主体间效应的检验因变量:分数源III 型平方和df 均方 F Sig. 偏 Eta 方非中心参数观测到的幂b 模型108250.294a8 13531.287 162.223 .000 .968 1297.782 1.000 性别12.971 1 12.971 .156 .695 .004 .156 .067 年级1800.540 3 600.180 7.195 .001 .334 21.586 .973 性别 * 年级1312.742 3 437.581 5.246 .004 .268 15.738 .904 误差3586.706 43 83.412总计111837.000 51a. R 方 = .968（调整 R 方 = .962）b. 使用 alpha 的计算结果 = .05描述性统计量因变量:分数性别年级均值标准偏差N男初一65.6667 10.06645 3初二41.2500 8.27647 8高一34.2222 6.97814 9高二50.4286 10.22835 7总计44.0000 12.88708 27女初一49.4286 8.20279 7初二45.0000 15.25341 4高一46.7778 8.12062 9高二46.0000 9.27362 4总计47.1250 9.20450 24总计初一54.3000 11.35341 10初二42.5000 10.50974 12高一40.5000 9.78143 18高二48.8182 9.67283 11总计45.4706 11.30549 51多个比较分数Tukey HSD(I) 年级(J) 年级均值差值(I-J) 标准误差Sig.95% 置信区间下限上限初一初二11.8000* 3.91052 .021 1.3494 22.2506 高一13.8000* 3.60211 .002 4.1737 23.4263高二 5.4818 3.99050 .522 -5.1825 16.1461 初二初一-11.8000* 3.91052 .021 -22.2506 -1.3494 高一 2.0000 3.40367 .935 -7.0960 11.0960高二-6.3182 3.81233 .358 -16.5063 3.8700 高一初一-13.8000* 3.60211 .002 -23.4263 -4.1737 初二-2.0000 3.40367 .935 -11.0960 7.0960高二-8.3182 3.49526 .096 -17.6590 1.0226 高二初一-5.4818 3.99050 .522 -16.1461 5.1825 初二 6.3182 3.81233 .358 -3.8700 16.5063高一8.3182 3.49526 .096 -1.0226 17.6590 基于观测到的均值。
主体间效应检验 主体内效应检验
主体间效应检验主体内效应检验主体间效应检验是实验设计中常见的一种统计分析方法，它用于检验不同实验条件（即不同的处理组）对实验结果是否有显著影响。
主体内效应检验则是用于检验同一主体在不同条件下的实验结果是否存在显著差异。
这两种检验方法在实验设计和统计分析中扮演着重要的角色，对于科研工作者来说，理解和掌握这两种方法是至关重要的。
首先，我们来看主体间效应检验。
主体间效应检验通常用于完全随机化实验设计中，比如单因素实验或双因素实验。
它的基本思想是通过对不同处理组的实验结果进行方差分析，来判断实验处理对实验结果的影响是否显著。
在进行主体间效应检验时，需要计算不同处理组的均值和方差，并进行方差分析。
如果方差分析的结果显示实验处理对实验结果有显著影响，那么就可以得出结论认为不同处理组产生的实验结果是有显著差异的。
而主体内效应检验则是针对重复测量实验设计中的统计分析问题。
在重复测量实验设计中，同一主体会在不同条件下进行多次实验，并在不同条件下产生多个实验结果。
主体内效应检验的目的是检验同一主体在不同条件下的实验结果是否存在显著差异。
通常，我们会使用方差分析或t检验来进行主体内效应检验。
如果检验结果显示在不同条件下主体产生的实验结果存在显著差异，那么就说明实验处理对实验结果有显著影响。
主体间效应检验和主体内效应检验都是用于检验实验处理对实验结果的影响是否显著的方法，但它们的应用场景和方法略有不同。
在实际应用中，研究者需要根据具体的实验设计和实验目的来选择合适的检验方法，以确保对实验结果的分析和解释是准确有效的。
总的来说，主体间效应检验和主体内效应检验都是实验设计和统计分析中的重要内容，它们为研究者提供了强有力的工具，帮助他们对实验结果进行分析和解释。
通过对这两种方法的理解和掌握，研究者可以更好地进行科学研究，并取得更准确有效的研究成果。
主体间效应检验 主体内效应检验
主体间效应检验主体内效应检验主体间效应检验和主体内效应检验是统计学中常用的两种检验方法，用于评估不同主体或同一主体在不同条件下的变化情况。
本文将从定义、原理、应用、实例等方面进行详细阐述。
1.定义主体间效应检验和主体内效应检验是统计学中用于分析实验数据的方法。
主体间效应检验用于比较不同主体（或组）之间的变化情况，主体内效应检验用于比较同一主体在不同条件下的变化情况。
2.原理主体间效应检验是通过比较不同主体（或组）之间的平均值来评估它们之间的变化情况，主要包括方差分析和t检验。
方差分析适用于多个水平的分析，t检验适用于两个水平的分析。
主体内效应检验是通过比较同一主体在不同条件下的平均值来评估它们之间的变化情况，主要包括重复测量t检验和方差分析。
3.应用主体间效应检验和主体内效应检验广泛应用于社会科学、医学、工程等领域的实验研究中。
通过这两种检验方法，研究人员可以更准确地评估实验结果的可靠性和有效性，从而做出科学的结论。
4.实例假设一项实验研究中，研究人员想要比较不同疗法对高血压患者的疗效。
为了评估这一效应，研究人员对不同疗法的患者进行了实验观察。
首先，研究人员使用方差分析方法比较了不同疗法组之间的平均血压变化情况，结果显示不同疗法组之间存在显著差异。
其次，研究人员对每个患者在不同疗法下的平均血压进行了重复测量t检验，结果显示同一患者在不同疗法下的平均血压也存在显著差异。
通过这两种效应检验方法，研究人员得出了科学的结论。
总结而言，主体间效应检验和主体内效应检验是统计学中常用的两种检验方法，用于评估不同主体或同一主体在不同条件下的变化情况。
通过合理的使用这两种方法，可以更准确地评估实验结果，为科学研究提供可靠的数据支持。
主体间效应检验 主体内效应检验
主体间效应检验主体内效应检验主体间效应检验（inter-subject effect test）和主体内效应检验（intra-subject effect test）是统计学中常用的两种检验方法，用于分析实验设计中不同主体和同一主体在不同条件下的表现差异。
本文将分别从主体间效应检验和主体内效应检验两个方面进行详细介绍，并探讨它们在实际研究中的应用。
一、主体间效应检验1.1定义主体间效应检验是用于评估在实验设计中不同主体之间的差异是否具有统计学意义的检验方法。
在实验设计中，通常会有不同的实验组或处理组，而主体间效应检验可以帮助我们确定这些组之间的差异是否显著。
1.2常用检验方法在实际应用中，主体间效应检验通常采用方差分析（ANOVA）来进行统计分析。
方差分析可以帮助我们比较不同组之间的平均值是否有显著差异，并通过建立适当的假设检验来进行判定。
1.3实际案例分析举例来说，在一项教育研究中，我们希望了解不同教学方法对学生学习成绩的影响。
我们可以将学生分为不同的教学组，然后利用主体间效应检验来评估这些组之间的学习成绩是否存在显著差异。
1.4应用建议在实际研究中，我们在设计实验时应当合理划分实验组和处理组，并在数据收集后进行主体间效应检验，以验证不同组之间的差异是否具有统计学意义。
二、主体内效应检验2.1定义主体内效应检验是用于评估同一主体在不同条件下的表现差异是否具有统计学意义的检验方法。
在实验设计中，同一主体在不同处理条件下的表现差异通常是我们关心的问题之一。
2.2常用检验方法在实际应用中，主体内效应检验通常采用配对t检验或重复测量方差分析进行统计分析。
这些方法可以帮助我们比较同一主体在不同处理条件下的表现差异，并进行统计显著性判定。
2.3实际案例分析举例来说，在一项心理学研究中，我们希望了解不同心理干预方法对焦虑症患者焦虑水平的影响。
我们可以在同一组焦虑症患者身上分别进行不同的干预处理，然后利用主体内效应检验来评估这些处理条件下焦虑水平是否存在显著差异。
主体间效应检验f值
在统计学中，主体间效应（between-subjects effect）是指在实验设计中，不同处理组之间的差异或效应。
它通常用于评估不同处理条件对实验结果的影响。
为了检验主体间效应是否显著，可以使用方差分析（ANOVA）方法，其中f值（F-value）是常用的统计指标之一。
要进行主体间效应的f值检验，可以按照以下步骤进行：
设置假设：
零假设（H0）：不同处理组之间的均值没有显著差异。
对立假设（H1）：不同处理组之间的均值存在显著差异。
进行方差分析（ANOVA）：
将观测数据按照不同处理组进行分类，并计算每个组的均值和方差。
计算组间平方和（SSB）：各组均值与总体均值之差的平方和乘以各组样本量。
计算组内平方和（SSW）：各组内观测值与各组均值之差的平方和。
计算均方（MSB = SSB / 自由度组）和均方（MSW = SSW / 自由度内），其中自由度组为处理组数减1，自由度内为总样本数减去处理组数。
计算f值（F-value）：f值等于均方组除以均方内。
确定显著性水平：
根据实验设计和领域的要求，选择显著性水平（例如α=0.05或α=0.01）。
判断结果：
如果计算得到的f值大于临界f值（通过查找f分布表或使用统计软件计算得到），则拒绝零假设，认为不同处理组之间的均值存在显著差异。
如果计算得到的f值小于等于临界f值，则接受零假设，认为不同处理组之间的均值没有显著差异。
需要注意的是，f值检验只能判断不同处理组之间的均值是否存在显著差异，不能提供具体的差异方向和大小。
如果f值检验结果显著，进一步的事后比较或多重比较方法可以用来确定哪些处理组之间存在差异。
主体间效应检验python -回复
主体间效应检验python -回复什么是主体间效应检验以及如何在Python中进行？主体间效应检验（Inter-subject effect testing）是一种用来比较不同主体或不同组之间的差异的统计分析方法。
它旨在探索个体或组之间在某个变量或指标上是否存在显著差异。
在统计学中，主体间效应检验经常被用作研究实验、社会科学研究以及医学实验的重要工具。
它可以帮助研究人员了解不同处理、干预或条件对主体产生的效应是否显著。
在Python中，我们可以使用多种方法来进行主体间效应检验。
下面将一步一步介绍如何使用Python进行主体间效应检验。
第一步是准备数据。
首先，我们需要收集所需的数据，并将其整理成可用于分析的格式。
通常，数据应包含被试或组别的标识符以及我们要比较的变量或指标的测量值。
第二步是导入所需的库。
在Python中，我们可以使用一些强大的库来进行主体间效应检验，如pandas、numpy和scipy.stats。
在开始之前，我们需要确保这些库已经安装并导入到我们的代码中。
接下来，我们可以加载我们的数据集，并进行必要的数据清洗和预处理。
如果数据集很大或格式较复杂，我们可以使用pandas库中的数据处理函数来简化操作。
第四步是选择适当的主体间效应检验方法。
在Python中，我们有多个主体间效应检验的方法可供选择，包括独立样本t检验、方差分析（ANOVA）、非参数检验（例如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验）等。
选择适当的方法取决于我们的研究设计和假设。
第五步是执行主体间效应检验。
使用所选择的方法，我们可以利用相应的Python函数对数据进行分析。
例如，如果选择了独立样本t检验，我们可以使用scipy库中的ttest_ind()函数进行分析，该函数接受两个样本的测量值作为输入，并返回t-statistic和p-value等统计结果。
第六步是解读结果。
一旦主体间效应检验完成，我们可以根据显示的统计结果进行结果解释。
主体间效应检验 主体内效应检验
主体间效应检验主体内效应检验主体间效应检验和主体内效应检验是心理学和社会科学研究中常用的两种统计方法。
它们旨在帮助研究人员分析实验结果，理解变量之间的关系。
本文将详细介绍主体间效应检验和主体内效应检验的概念、原理和应用。
首先，我们来了解一下主体间效应检验。
主体间效应指的是不同实验条件之间的变化效应。
在心理学实验中，通常会有不同实验组和对照组，研究人员希望比较它们之间的差异。
主体间效应检验的主要目的就是确定这些差异是否显著。
通常采用方差分析（ANOVA）来进行主体间效应检验。
方差分析是一种统计方法，用于比较两个或两个以上组之间的平均值是否有显著差异。
通过方差分析，研究人员可以确定实验条件对实验结果的影响是否显著，从而得出结论。
接下来，我们来看主体内效应检验。
主体内效应指的是同一实验条件下不同测试时间点或任务之间的变化效应。
主体内效应检验的主要目的是确定这些变化是否显著。
通常采用重复测量方差分析（RM-ANOVA）或配对样本t检验来进行主体内效应检验。
重复测量方差分析是一种统计方法，用于比较同一组实验对象在不同测试时间点或任务之间的平均值是否有显著差异。
配对样本t检验则是一种统计方法，用于比较同一组实验对象在两个测试时间点或任务之间的平均值是否有显著差异。
通过主体内效应检验，研究人员可以确定测试时间点或任务对实验结果的影响是否显著，从而得出结论。
在实际研究中，研究人员通常会同时进行主体间效应检验和主体内效应检验，以全面分析实验结果。
通过这两种检验方法，可以帮助研究人员确定实验条件和测试时间点或任务对实验结果的影响，从而更好地理解变量之间的关系。
总结一下，主体间效应检验和主体内效应检验是心理学和社会科学研究中常用的两种统计方法，它们旨在帮助研究人员分析实验结果，理解变量之间的关系。
通过这两种检验方法，可以帮助研究人员确定实验条件和测试时间点或任务对实验结果的影响，从而更好地理解变量之间的关系。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解主体间效应检验和主体内效应检验的概念、原理和应用。
主体间效应检验python -回复
主体间效应检验python -回复主体间效应是实验设计中一种常用的统计分析方法，用于检验不同处理组之间是否存在显著差异。
在实验研究中，研究者通常会对实验对象采取多种处理方式，然后测量其反应或结果。
主体间效应检验可以帮助研究者确定不同处理组对实验对象产生的效应是否存在显著差异，从而对实验结果进行客观评估。
要进行主体间效应检验，首先您需要收集实验数据并选择合适的统计方法。
常用的主体间效应检验方法有方差分析（ANOVA），其中最常用的是单因素方差分析，适用于只有一个自变量的情况。
下面将一步一步介绍如何使用Python进行单因素方差分析以进行主体间效应检验。
1. 导入所需库在Python中，我们需要使用一些库来进行方差分析及其后续的统计检验。
首先，您需要导入`numpy`和`pandas`库来处理数据，导入`statsmodels`库来进行方差分析，导入`scipy.stats`库来进行假设检验。
pythonimport numpy as npimport pandas as pdimport statsmodels.api as smfrom scipy import stats2. 准备数据准备您的实验数据，并将其转换为`pandas`的数据框形式，以便于后续的分析。
假设您的数据包含一个自变量（处理组）和一个因变量（实验结果），则数据框应该包含两个列，命名为`group`和`result`。
pythondata = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],'result': [10, 12, 15, 8, 9, 11, 6, 8, 7]})3. 进行方差分析使用`sm`库中的`ols`函数创建一个普通最小二乘线性回归模型，并使用`anova_lm`函数进行方差分析。
主体间效应的检验
高一
初一
-13.8000*
3.60211
.002
-23.4263
-4.1737
初二
-2.0000
3.40367
.935
-11.0960
7.0960
高二
-8.3182
3.49526
.096
-17.6590
1.0226
高二
初一
-5.4818
3.99050
.522
-16.1461
5.1825
初二
7.195
.001
.334
21.586
.973
性别 * 年级
1312.742
3
437.581
5.246
.004
.268
15.738
.904
误差
3586.706
43
83.412
总计
111837.000
51
a. R 方 = .968（调整 R 方 = .962）
b. 使用 alpha 的计算结果 = .05
均值差值 (I-J)
标准 误差
Sig.
95% 置信区间
下限
上限
初一
初二
11.8000*
3.91052
.021
1.3494
22.2506
高一
13.8000*
3.60211
.002
4.1737
23.4263
高二
5.4818
3.99050
.522
-5.1825
16.1461
初二
初一
-11.8000*
3.91052
分数
Tukey HSD
主体间效应的检验
主体间效应的检验因变量:分数源III 型平方和df 均方 F Sig. 偏 Eta 方非中心参数观测到的幂b 模型108250.294a8 13531.287 162.223 .000 .968 1297.782 1.000 性别12.971 1 12.971 .156 .695 .004 .156 .067 年级1800.540 3 600.180 7.195 .001 .334 21.586 .973 性别 * 年级1312.742 3 437.581 5.246 .004 .268 15.738 .904 误差3586.706 43 83.412总计111837.000 51a. R 方 = .968（调整 R 方 = .962）b. 使用 alpha 的计算结果 = .05描述性统计量因变量:分数性别年级均值标准偏差N男初一65.6667 10.06645 3初二41.2500 8.27647 8高一34.2222 6.97814 9高二50.4286 10.22835 7总计44.0000 12.88708 27女初一49.4286 8.20279 7初二45.0000 15.25341 4高一46.7778 8.12062 9高二46.0000 9.27362 4总计47.1250 9.20450 24总计初一54.3000 11.35341 10初二42.5000 10.50974 12高一40.5000 9.78143 18高二48.8182 9.67283 11总计45.4706 11.30549 51多个比较分数Tukey HSD(I) 年级(J) 年级均值差值(I-J) 标准误差Sig.95% 置信区间下限上限初一初二11.8000* 3.91052 .021 1.3494 22.2506 高一13.8000* 3.60211 .002 4.1737 23.4263高二 5.4818 3.99050 .522 -5.1825 16.1461 初二初一-11.8000* 3.91052 .021 -22.2506 -1.3494 高一 2.0000 3.40367 .935 -7.0960 11.0960高二-6.3182 3.81233 .358 -16.5063 3.8700 高一初一-13.8000* 3.60211 .002 -23.4263 -4.1737 初二-2.0000 3.40367 .935 -11.0960 7.0960高二-8.3182 3.49526 .096 -17.6590 1.0226 高二初一-5.4818 3.99050 .522 -16.1461 5.1825 初二 6.3182 3.81233 .358 -3.8700 16.5063高一8.3182 3.49526 .096 -1.0226 17.6590 基于观测到的均值。
主体间效应的检验
高二
46.0000
9.27362
4
总计
47.1250
9.20450
24
总计
初一
54.3000
11.35341
10
初二
42.5000
10.50974
12
高一
40.5000
9.78143
18
高二
48.8182
9.67283
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总计
45.4706
11.30549
51
多个比较
分数
Tukey HSD
(1)年级(J)年级
年级
均值
标准偏差
N
男
初一
65.6667
10.06645
3
初二
41.2500
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高一
34.2222
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高二
50.4286
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总计
44.0000
12.88708
27
女
初一
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误差项为均值方(错误)=83.412
*.均值差值在.05级别上较显著。
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7.0960
高二
-8.3182
3.49526
.096
-17.6590
1.0226
高二
初一
-5.4818
3.99050
.522
主体间效应的检验
主体间效应的检验
主体间效应是指在实验中，不同主体之间的差异对研究结果的影响。
为了检验主体间效应，可以采取以下方法：
1. 方差分析（ANOVA）：方差分析可以用于比较多组之间的
差异是否显著。
通过计算组间和组内的方差，可以确定差异是否由主体间效应引起。
2. 指标相关性分析：通过计算不同主体的得分之间的相关系数，可以确定是否存在主体间效应。
如果不同主体得分存在较高的相关性，说明主体间效应可能存在。
3. 结构方程模型（SEM）：结构方程模型可以将主体间效应
纳入模型中进行分析，通过拟合度和路径系数等指标来评估主体间效应的显著性。
4. 因子分析：通过因子分析可以确定主体间是否存在特定的因子结构，如果不同主体之间的因子结构相似，则说明主体间效应可能存在。
5. 随机效应模型：随机效应模型可以将主体间的差异视为随机变量，并在模型中考虑主体间的差异对结果的影响，从而评估主体间效应的大小和显著性。
综上所述，通过使用上述方法中的一种或多种，可以对主体间效应进行检验和评估，从而确定其对研究结果的影响是否显著。
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(I-J)
标准误差
Sig.
95%置信区间
下限
上限
初一
初二
11.8000*
3.91052
.021
1.3494
22.2506
高一
13.8000*
3.60211
.002
4.1737
23.4263
高二
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3.99050
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-5.1825
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初二
初一
-11.8000*
3.91052
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高一
2.0000
3.40367
.935
-7.0960
11.0960
高二
-6.3182
3.81233
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3.8700
高一
初一
-13.8000*
3.60211
.002
-23.4263
-4.1737
初二
-2.0000
3.40367
.935
-11.0960
主体间效应的检验
因变量：分数
源
III型平方和ห้องสมุดไป่ตู้
df
均方
F
Sig.
偏Eta方
非中心参数
观测到的幂b
模型
108250.294a
8
13531.287
162.223
.000
.968
1297.782
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性别
12.971
1
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.156
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年级
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高二
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高二
初一
-5.4818
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.522
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5.1825
初二
6.3182
3.81233
.358
-3.8700
16.5063
高一
8.3182
3.49526
.096
-1.0226
17.6590
基于观测到的均值。
7.195
.001
.334
21.586
.973
性别*年级
1312.742
3
437.581
5.246
.004
.268
15.738
.904
误差
3586.706
43
83.412
总计
111837.000
51
a.R方=.968（调整R方=.962）
b.使用alpha的计算结果=.05
描述性统计量
因变量:分数
性别
9
高二
46.0000
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总计
47.1250
9.20450
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总计
初一
54.3000
11.35341
10
初二
42.5000
10.50974
12
高一
40.5000
9.78143
18
高二
48.8182
9.67283
11
总计
45.4706
11.30549
51
多个比较
分数
Tukey HSD
(1)年级(J)年级
年级
均值
标准偏差
N
男
初一
65.6667
10.06645
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初二
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初二
45.0000
15.25341
4
高一
46.7778
8.12062
误差项为均值方(错误)=83.412
*.均值差值在.05级别上较显著。