单因素、交互作用、简单效应分析
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（5：1、10：1、15：1、20：1） 因变量：阅读测验的分数 无关变量：被试的智力水平
（区组变量） 实验设计：单因素随机区组实验设计 被试及程序：首先给32个学生做智力测验，并按测验分
数将被试分成8个组，每组4人（智力水平相等），然后 随机分配每个区组内的4个被试阅读一种生字密度的文 章。
个自变量处理（即阅读一种生字密度的文章）
单因素、交互作用、简单效应分析
One Way ANOVA: 生字密度对学生阅读理解的影响
shuhua_p_39.sav
生字密度
阅 读 理 解 测 验 分 数
5：1 10：1
3
4
6
6
4
4
3
2
5
4
7
5
5
3
2 3 单因素、交互作用、简单效应分析
15：1 8 9 8 7 5 6 7 6
20：1 9 8 8 7 12 13 12 11
即自变量
即多重比较 也称事后检 验
单因素、交互作用、简单效应分析
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
Test of Homogeneity of V ariances
阅读 理解成 绩
Lev ene Stat ist ic
d f1
3 .23 5
3
d f2 28
8.1 单因素完全随机方差分析
One-Way ANOVA
单因素、交互作用、简单效应分析
例1：单因素完全随机实验设计
目的：文章生字密度对学生阅读理解成绩的影响 自变量：生字密度，含4个水平
（5：1、10：1、15：1、20：1） 因变量：阅读测验的分数 被试及程序：32人，随机分为四组，每组接受一
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些 主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分 析所有的主效应和交互作用。
本例没有交互作用 可分析，所以要改
单因素、交互作用、简单效应Βιβλιοθήκη Baidu析
例2：单因素随机区组设计
题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响 自变量：生字密度，含有4个水平
3
7
12
区组8 2 3 单因素、交互作用、简单效应分析
6
11
数据录入
单因素、交互作用、简单效应分析
Test s of Bet ween-Subject s Effect s
Depe ndent V ariable : SCORE
T ype III Sum
S ou rc e
o f Squares
Corre ct ed Model 2 16 .0 00 a
1 54 4. 00 0
df Mean Square F 3 63.37522.533
28 2.813 31
Sig. .000
由方差分析表可知， F(3,28)=22.533,p<.01， 学生对生字密度不同的文章的阅读理解有显著差异 生字密度对阅读理解成绩有影响。
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
多重比较
单因素、交互作用、简单效应分析
df Me an Square F
10
21.600 8.579
Int erce pt
1 27 5. 12 5
1 1275.125 506.433
GRO UP
1 90 .1 25
3
63.375 25.170
IQ
2 5. 87 5
7
3.696 1.468
Erro r
5 2. 87 5
21
2 .5 18
T otal
28 2.813 31
Sig. .000
F值
p值
自由度 组内均方
研究报告中的方差分析结果
One-Way ANOVA通常用文字陈述结果
自由度、均方、F、P 因素较多时则用三线表呈现
自由度、均方、F 单因素而、交p值互作以用星、简号单的效形应分式析标注
毕业论文格式
结果
A NOVA
阅 读理 解 成 绩
Sum of Squares Between19G0r.o1u2p5s Within Gr7o8u.7p5s 0 Total 268.875
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些 主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分 析所有的主效应和交互作用。
本例没有交互作用 可分析，所以要改
单因素、交互作用、简单效应分析
即 【custom 】
【Buil Term】【main effcts】 单因素、交左互边作用变、量简的单效全应选分析入右边
单因素、交互作用、简单效应分析
生字密度对学生阅读理解的影响
（按智力测验成绩划分8个区组）
shuhua_p_45.sav
生字密度 5：1 10：1 15：1 20：1
阅 区组1 3
4
8
9
读 区组2 6
6
9
8
理 区组3 4
4
8
8
解 测 验
区组4 区组5
3 5
2 4
7
7
5
12
分 区组6 7
5
6
13
数 区组7 5
练习1
• 数据文件“自信心与社交苦恼” • 任务1：在1总自信平均分上，男生与女生是否存
在显著差异； • 任务2：在1总自信平均分上，各个年级间是否存
在显著差异
单因素、交互作用、简单效应分析
8.2 单因素随机区组方差分析
Univariate
单因素、交互作用、简单效应分析
因变量
绝大多数时候 自变量都应该 往里面选 用于选入随机因素，如果你不明白，假装没 单因素、交互看作见用他、简就单是效了应分。析
单因素方差分析
General Linear Model
• Univariate
单因变量方差分析
• Multivariate
多因变量方差分析
• Repeated Measures 含有重复测量的方差分析
单因素、交互作用、简单效应分析
很常用
含有重 复测量 的数据
很少用， 因变量不 止一个时
单因素、交互作用、简单效应分析
S ig. .0 37
p值
由p=.037<.05可知， 边缘显著 可认为方差齐性
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
组间均方
A NOVA
阅 读理 解 成 绩
Sum of Squares Between19G0r.o1u2p5s Within Gr7o8u.7p5s 0 Total 268.875
df Mean Square F 3 63.37522.533
单因素、交互作用、 简单效，应分析
单因素、交互作用、简单效应分析
方差分析的适用条件
• 变异的可加性 • 总体正态分布 • 方差齐性（总体方差相等）
实际应用中，对方差齐性要求较高，因此需要单独检验。
单因素、交互作用、简单效应分析
SPSS中的4个方差分析菜单
Compare Means
One-Way ANOVA
（区组变量） 实验设计：单因素随机区组实验设计 被试及程序：首先给32个学生做智力测验，并按测验分
数将被试分成8个组，每组4人（智力水平相等），然后 随机分配每个区组内的4个被试阅读一种生字密度的文 章。
个自变量处理（即阅读一种生字密度的文章）
单因素、交互作用、简单效应分析
One Way ANOVA: 生字密度对学生阅读理解的影响
shuhua_p_39.sav
生字密度
阅 读 理 解 测 验 分 数
5：1 10：1
3
4
6
6
4
4
3
2
5
4
7
5
5
3
2 3 单因素、交互作用、简单效应分析
15：1 8 9 8 7 5 6 7 6
20：1 9 8 8 7 12 13 12 11
即自变量
即多重比较 也称事后检 验
单因素、交互作用、简单效应分析
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
Test of Homogeneity of V ariances
阅读 理解成 绩
Lev ene Stat ist ic
d f1
3 .23 5
3
d f2 28
8.1 单因素完全随机方差分析
One-Way ANOVA
单因素、交互作用、简单效应分析
例1：单因素完全随机实验设计
目的：文章生字密度对学生阅读理解成绩的影响 自变量：生字密度，含4个水平
（5：1、10：1、15：1、20：1） 因变量：阅读测验的分数 被试及程序：32人，随机分为四组，每组接受一
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些 主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分 析所有的主效应和交互作用。
本例没有交互作用 可分析，所以要改
单因素、交互作用、简单效应Βιβλιοθήκη Baidu析
例2：单因素随机区组设计
题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响 自变量：生字密度，含有4个水平
3
7
12
区组8 2 3 单因素、交互作用、简单效应分析
6
11
数据录入
单因素、交互作用、简单效应分析
Test s of Bet ween-Subject s Effect s
Depe ndent V ariable : SCORE
T ype III Sum
S ou rc e
o f Squares
Corre ct ed Model 2 16 .0 00 a
1 54 4. 00 0
df Mean Square F 3 63.37522.533
28 2.813 31
Sig. .000
由方差分析表可知， F(3,28)=22.533,p<.01， 学生对生字密度不同的文章的阅读理解有显著差异 生字密度对阅读理解成绩有影响。
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
多重比较
单因素、交互作用、简单效应分析
df Me an Square F
10
21.600 8.579
Int erce pt
1 27 5. 12 5
1 1275.125 506.433
GRO UP
1 90 .1 25
3
63.375 25.170
IQ
2 5. 87 5
7
3.696 1.468
Erro r
5 2. 87 5
21
2 .5 18
T otal
28 2.813 31
Sig. .000
F值
p值
自由度 组内均方
研究报告中的方差分析结果
One-Way ANOVA通常用文字陈述结果
自由度、均方、F、P 因素较多时则用三线表呈现
自由度、均方、F 单因素而、交p值互作以用星、简号单的效形应分式析标注
毕业论文格式
结果
A NOVA
阅 读理 解 成 绩
Sum of Squares Between19G0r.o1u2p5s Within Gr7o8u.7p5s 0 Total 268.875
单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些 主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分 析所有的主效应和交互作用。
本例没有交互作用 可分析，所以要改
单因素、交互作用、简单效应分析
即 【custom 】
【Buil Term】【main effcts】 单因素、交左互边作用变、量简的单效全应选分析入右边
单因素、交互作用、简单效应分析
生字密度对学生阅读理解的影响
（按智力测验成绩划分8个区组）
shuhua_p_45.sav
生字密度 5：1 10：1 15：1 20：1
阅 区组1 3
4
8
9
读 区组2 6
6
9
8
理 区组3 4
4
8
8
解 测 验
区组4 区组5
3 5
2 4
7
7
5
12
分 区组6 7
5
6
13
数 区组7 5
练习1
• 数据文件“自信心与社交苦恼” • 任务1：在1总自信平均分上，男生与女生是否存
在显著差异； • 任务2：在1总自信平均分上，各个年级间是否存
在显著差异
单因素、交互作用、简单效应分析
8.2 单因素随机区组方差分析
Univariate
单因素、交互作用、简单效应分析
因变量
绝大多数时候 自变量都应该 往里面选 用于选入随机因素，如果你不明白，假装没 单因素、交互看作见用他、简就单是效了应分。析
单因素方差分析
General Linear Model
• Univariate
单因变量方差分析
• Multivariate
多因变量方差分析
• Repeated Measures 含有重复测量的方差分析
单因素、交互作用、简单效应分析
很常用
含有重 复测量 的数据
很少用， 因变量不 止一个时
单因素、交互作用、简单效应分析
S ig. .0 37
p值
由p=.037<.05可知， 边缘显著 可认为方差齐性
单因素、交互作用、简单效应分析
结果
组间均方
A NOVA
阅 读理 解 成 绩
Sum of Squares Between19G0r.o1u2p5s Within Gr7o8u.7p5s 0 Total 268.875
df Mean Square F 3 63.37522.533
单因素、交互作用、 简单效，应分析
单因素、交互作用、简单效应分析
方差分析的适用条件
• 变异的可加性 • 总体正态分布 • 方差齐性（总体方差相等）
实际应用中，对方差齐性要求较高，因此需要单独检验。
单因素、交互作用、简单效应分析
SPSS中的4个方差分析菜单
Compare Means
One-Way ANOVA