第八讲-SPSS统计课程-单因素完全随机设计PPT课件
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单因素随机区组实验设计PPT精选文档
随机区组设计的方差分析
1
区组的概念
早年在进行不同品种作物的农业实验时，考 虑到土质，水分等因素的影响，不同品种 的作物，应该种植在土质相同田中。因此， 按土质等因素把田划为一块一块的区域， 每个区域的土质基本相同，然后在每一区 域中再划分若干小区，每个小区种植一个 品种，一块区域就叫做一个区组。
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包含的统计变量：实验的自变量A，区组变量X， 实验的因变量Y。
实施的统计过程：analyze—General Linear Model—Univariate…
预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著； 无关变量即区组变量效应是否显著；若自变量主 效应显著，则进行平均数多重检验。
8
例子： 为了研究刺激呈现时间的长短在记忆过程中的作用， 一名心理学家把10个无意义音节以不同长度的时间呈 现给被试，共4种时长。之后要求被试进行无意义音 节的回忆。下表是7个被试回忆量的结果。问呈现时 长是否显著影响无意义音节的回忆量。
9
被试回忆量结果
被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6 被试7
25
结束
26
时长1 5 7 8 3 9 5 7
时长2 6 6 9 4 8 4 10
时长3 6 7 9 4 9 6 8
时长4 5 8 10 6 7 6 9
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14
区组效应
注意：区组效应显著还是不显著，对实验目的而言，并 没有什么重要的意义。当去组效应显著时，说明该实验 设计采பைடு நூலகம்的随机区组设计是成功的必要的（相对于完全 随机设计）。否则说明主试划分区组不成功，或所取的 被试本来就基本同质，没必要再划分区组。
1
区组的概念
早年在进行不同品种作物的农业实验时，考 虑到土质，水分等因素的影响，不同品种 的作物，应该种植在土质相同田中。因此， 按土质等因素把田划为一块一块的区域， 每个区域的土质基本相同，然后在每一区 域中再划分若干小区，每个小区种植一个 品种，一块区域就叫做一个区组。
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包含的统计变量：实验的自变量A，区组变量X， 实验的因变量Y。
实施的统计过程：analyze—General Linear Model—Univariate…
预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著； 无关变量即区组变量效应是否显著；若自变量主 效应显著，则进行平均数多重检验。
8
例子： 为了研究刺激呈现时间的长短在记忆过程中的作用， 一名心理学家把10个无意义音节以不同长度的时间呈 现给被试，共4种时长。之后要求被试进行无意义音 节的回忆。下表是7个被试回忆量的结果。问呈现时 长是否显著影响无意义音节的回忆量。
9
被试回忆量结果
被试1 被试2 被试3 被试4 被试5 被试6 被试7
25
结束
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时长1 5 7 8 3 9 5 7
时长2 6 6 9 4 8 4 10
时长3 6 7 9 4 9 6 8
时长4 5 8 10 6 7 6 9
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区组效应
注意：区组效应显著还是不显著，对实验目的而言，并 没有什么重要的意义。当去组效应显著时，说明该实验 设计采பைடு நூலகம்的随机区组设计是成功的必要的（相对于完全 随机设计）。否则说明主试划分区组不成功，或所取的 被试本来就基本同质，没必要再划分区组。
医学统计学课件单因素方差分析-SPSS
局限性
对数据前提假设的依赖
单因素方差分析的结果受数据前提假设的影响较大，如果数据不满足 前提假设，分析结果可能会出现偏差。
无法处理非参数数据
单因素方差分析主要适用于参数数据，对于非参数数据，可能需要采 用其他统计方法进行处理。
对极端值和离群点的敏感性
单因素方差分析对极端值和离群点的敏感性较高，可能会影响到结果 的稳定性。
详细描述
选取一定数量的高血压患者，等量随机分为四组，分别给予四种不同的药物治疗。在一定时间后，比较各组患者 血压的变化情况，利用单因素方差分析比较各组之间的差异。
实例二：不同运动方式对血脂水平的影响
总结词
研究不同运动方式对血脂水平的影响，有助于指导人们选择合适的运动方式来降低血脂水平，预防心 血管疾病。
F检验
F检验用于检验组间方差是否显著，如 果F检验的P值小于0.05，则说明各组 之间的方差存在显著差异。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
单因素方差分析的应用 实例
实例一：不同药物治疗高血压的效果比较
总结词
通过比较不同药物治疗高血压的效果，可以评估各种药物对血压的控制程度，为临床医生制定治疗方案提供依据。
详细描述
选取一定数量的志愿者，等量随机分为四组，分别进行四种不同的运动方式。在一定时间后，检测各 组志愿者血脂水平的变化情况，利用单因素方差分析比较各组之间的差异。
实例三：不同产地茶叶中营养成分的含量比较
总结词
比较不同产地茶叶中营养成分的含量，有助于了解不同产地茶叶的特点和品质，为消费 者提供参考。
REPORT
CATALOG
DAARY
4 单因素完全随机实验设计ppt课件
np
i
1
j
Y 1 ij
3 6 4
202.000
y n p
i 1 j 1 ij
np
2
y
2022 84
1275.125
n
yp
2 ij
AS 32
62
1544.0
i1 j1
P
n
y
i 1 ij
2
Байду номын сангаас 352 312
1465.250
n J 1
88
8
3、平方和的分解与计算 A、平方和分解模式
2.组内 3.合计
78.750 P(n-1)=28 2.813 268.875 np-1=31
注: F.01(3,28)=4.57
10
5、平方和与自由度分解
SS总变异 df=np-1
=31
6、解释
SS组间 df=p-1=3
SS组内 df=p（n-1)=28
A、各种平方和的含义
SS总变异：带有实验数据中所有的变异，包括实验处 理效应、无关变异和误差变异
μ1 μ2 … μJ … μP
4
6、适合检验的假说是： 两个或多个处理水平上的总体平均数相等，即：
H0：μ1 =μ2 = …… =μp 或处理效应为0，即： H0： αj = 0 7、单因素完全随机实验设计模型：
YiJ = μ + αj + εi(J) (i=1,2,……,n; j=1,2, ……,p) 其中：YiJ：被试 i 在处理水平 J 上的分数
SS总变异=SS组间+SS组内 B、平方和计算
SS总变异=[AS]—[Y]=268.875 SS组间 =[A] — [Y]=190.125 SS组内 =SS总变异—SS组内=78.750 4、方差分析表及 解释
《生存分析SPSS单因素和多因素对生存率的可能分析》PPT模板课件
1
51 48 1 0 0 1 0 120
0
52 72 0 1 0 1 0 24
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53 42 0 0 0 1 0
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54 63 1 0 1 1 0 120
0
55 55 0 1 1 0 0 12
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56 39 0 0 0 1 0
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0
58 42 1 1 1 0 0 120
生存分析SPSS单因素和多因素对生存率的 可能分析
（Excellent handout training template）
生存分析的理论复习
1. 何为生存分析？
生存分析（survival analysis）是将事件的结果（终点事件）和 出现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。
2. 生存分析的目的：
.0%
100.0%
2-1.模型检验（全变量模型）
模 型 系 数 的 综 合 a , b测 试
倍对整 数体 (得分 从) 上一步骤开始 从更 上改 一块开始更改
似然值 卡方 df Sig.卡方 df Sig.卡方 df Sig.
.02 50 2.174
6.02 01 3.942
6.02 01 1.942
o
g
o
Kaplan-Meier 过程
Kaplan-Meier过程用于(尤其小样本资料）： 1. 估计各生存时间的生存率以及中位生存时间。 2. 绘制各种曲线：如生存函数、风险函数曲线等。 3. 比较某研究因素不同水平的生存时间有无差异。 4. 控制某个分层因素后对研究因素不同水平的生存时间
分布进行比较。 5. 对多组生存时间分布进行两两比较。 （各总体分布比较采用Log-rank等非参数方法）
单因素随机区组spss操作课件
企业利用SPSS进行市场调查、客户分析、 销售预测等，为决策提供数据支持。
政府决策依据
SPSS为政府机构提供数据分析和决策依据 ，助力政策制定和实施。
学术研究
在学术界，SPSS是进行数据分析和科学研 究的必备工具。
02
单因素随机区组实验设计
实验设计的基本概念
实验设计
指在实验前对实验过程进行周密的计划和安排，以确 保实验结果可靠、有效和可重复的过程。
随着多平台兼容性的需求增加，SPSS将加强与 其他软件的集成，提高数据共享和协作效率。
THANK YOU
感谢各位观看
SPSS操作案例
01
操作步骤
02
1. 打开SPSS软件，导入数据文件。
03
2. 在菜单栏中选择“分析”-“一般线性模型”-“ 单变量”。
SPSS操作案例
3. 在“单变量”对话框中，将“施肥 处理”作为固定因子，“小麦产量” 作为因变量，选择“随机”选项。
4. 点击“运行”按钮，生成分析结果 。
结果解读案例
数据分析错误通常是由于分析步骤错误或分析方 法选择不当导致的。
1. 分析步骤错误：按照正确的分析步骤进行操作 ，确保每个步骤都已正确完成。
•·
2. 分析方法选择不当：根据研究目的和数据特点 选择合适的分析方法。例如，对于分类数据应选 择卡方检验或秩和检验，对于连续型数据应选择t 检验或方差分析。
常见问题三：结果解读错误
软件包开始研发。
1980-1990年代
SPSS不断更新升级，功能逐渐丰富， 市场份额稳步增长。
1970年代
SPSS正式发布，成为全球首款商业化 的统计分析软件。
21世纪
SPSS成为全球领先的数据分析解决方 案，广泛应用于学术、商业和政府机 构。
政府决策依据
SPSS为政府机构提供数据分析和决策依据 ，助力政策制定和实施。
学术研究
在学术界，SPSS是进行数据分析和科学研 究的必备工具。
02
单因素随机区组实验设计
实验设计的基本概念
实验设计
指在实验前对实验过程进行周密的计划和安排，以确 保实验结果可靠、有效和可重复的过程。
随着多平台兼容性的需求增加，SPSS将加强与 其他软件的集成，提高数据共享和协作效率。
THANK YOU
感谢各位观看
SPSS操作案例
01
操作步骤
02
1. 打开SPSS软件，导入数据文件。
03
2. 在菜单栏中选择“分析”-“一般线性模型”-“ 单变量”。
SPSS操作案例
3. 在“单变量”对话框中，将“施肥 处理”作为固定因子，“小麦产量” 作为因变量，选择“随机”选项。
4. 点击“运行”按钮，生成分析结果 。
结果解读案例
数据分析错误通常是由于分析步骤错误或分析方 法选择不当导致的。
1. 分析步骤错误：按照正确的分析步骤进行操作 ，确保每个步骤都已正确完成。
•·
2. 分析方法选择不当：根据研究目的和数据特点 选择合适的分析方法。例如，对于分类数据应选 择卡方检验或秩和检验，对于连续型数据应选择t 检验或方差分析。
常见问题三：结果解读错误
软件包开始研发。
1980-1990年代
SPSS不断更新升级，功能逐渐丰富， 市场份额稳步增长。
1970年代
SPSS正式发布，成为全球首款商业化 的统计分析软件。
21世纪
SPSS成为全球领先的数据分析解决方 案，广泛应用于学术、商业和政府机 构。
单因素完全随机
验设计
单因素完全随机实验设计的基本特点
适用条件：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平。 基本方法：把被试随机分配给自变量的各个水平，每个被试只接受一 个水平的处理。 误差控制：随机化法。假设被试之间的变异在各水平之间是随机分布 的，在统计上无差异。 实验设计模型：Yij = µ+αj+εi(j) (i=1,2,......,n; j=1,2,......,p) Yij 表示实验中第i个被试在第j个处理水平上的观测值。µ表示总体平 均数，αj表示水平j的处理效应，εi(j)表示误差变异。 即：总变异由两部分组成：实验处理引起的变异（αj）；误差引起的 变异（εi(j)）。
数据处理方法（SPSS统计软件）
包含的统计变量：实验的自变量A，实验的 因变量Y。 预期的统计结果：自变量A的主效应是否显 著，即 F（(P-1), P(n-1)）的P值是否小于 0.05。 实施的统计过程：analyze—compare means—One-Way ANOVA
应用举例及延伸
与该设计相关的名称：随机组实验设计， 独立组实验设计；下属的设计类型：实验 组控制组前后测设计，实验组控制组后测 设计，随机多组后测设计。 该法除了可用于实验研究，其设计思想及 数据处理方法可广泛用于问卷、测验等调 查研究。
实验设计举例
研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影 响。 研究假设：阅读理解随着生字密度的增加而下降。 实验变量：自变量——生字密度，含有4个水平 （5：1、10：1、15：1、20：1）。 因变量——阅读测验的分数 实验设计：单因素完全随机实验设计 被试：32人，随机分为四组，每组接受一个自变 量处理——阅读一种生字密度的文章。
单因素完全随机实验设计的基本特点
适用条件：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平。 基本方法：把被试随机分配给自变量的各个水平，每个被试只接受一 个水平的处理。 误差控制：随机化法。假设被试之间的变异在各水平之间是随机分布 的，在统计上无差异。 实验设计模型：Yij = µ+αj+εi(j) (i=1,2,......,n; j=1,2,......,p) Yij 表示实验中第i个被试在第j个处理水平上的观测值。µ表示总体平 均数，αj表示水平j的处理效应，εi(j)表示误差变异。 即：总变异由两部分组成：实验处理引起的变异（αj）；误差引起的 变异（εi(j)）。
数据处理方法（SPSS统计软件）
包含的统计变量：实验的自变量A，实验的 因变量Y。 预期的统计结果：自变量A的主效应是否显 著，即 F（(P-1), P(n-1)）的P值是否小于 0.05。 实施的统计过程：analyze—compare means—One-Way ANOVA
应用举例及延伸
与该设计相关的名称：随机组实验设计， 独立组实验设计；下属的设计类型：实验 组控制组前后测设计，实验组控制组后测 设计，随机多组后测设计。 该法除了可用于实验研究，其设计思想及 数据处理方法可广泛用于问卷、测验等调 查研究。
实验设计举例
研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影 响。 研究假设：阅读理解随着生字密度的增加而下降。 实验变量：自变量——生字密度，含有4个水平 （5：1、10：1、15：1、20：1）。 因变量——阅读测验的分数 实验设计：单因素完全随机实验设计 被试：32人，随机分为四组，每组接受一个自变 量处理——阅读一种生字密度的文章。
单因素随机区组设计资料的统计分析PPT共71页
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
谢谢！
36、自己的鞋子，自己ຫໍສະໝຸດ 道紧在哪里。——西班牙37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
单因素随机区组设计资料的统计分析
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
单因素、交互作用、简单效应分析ppt课件
Corrected Total 268.875
31
a. R Squared = .803 (A djusted R Squared = .710)
Sig. .000 .000 .000 .232
组间
区组
组内（误差项）
单因素完全随机 多因素混合设计 单因素重复测量
One-way ANOVA Repeated Measures Repeated Measures
该自变量水平大于等 于3，事后检验
AB交互作用显著 熟悉性与生字密度的交互作用显著。
交互作用显著，则简 单效应检验
结果2：事后检验即 Post hoc
选中主效应显著，且 水平≥3的自变量
通常用LSD
结果2：事后检验即 Post hoc
Multiple Comparisons
Dependent V ariable : 成 绩 LSD
2.3750* .68211
.003
.9419
3.8081
Based on observed means.
*. The mean difference is significant at t he .05 level.
结果3：简单效应的定量分析 交互作用显著后进行简单效应检验
通常不在SPSS for Windows完成 而是通过写语句，即
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。
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
单因素完全随机设计
单因素完全随机设计
在实验目的明确的基础上，确定需要考察的自变量，例如不同肥料对
植物生长的影响。
然后确定处理水平，即不同肥料的配比，建议设置3个
或更多的处理水平。
随机分配处理是为了消除处理之间的差异，保证处理组和对照组之间
的随机性。
可以采用随机数表、计算机随机数或抽签的方式进行随机分配。
在实验观测中，需要收集实验数据，例如植物生长的高度或重量。
观
测结果应具备可测量性和可比性，并要求数据采集的精确性和可靠性。
数据分析是评价实验结果的关键步骤，可以采用平均数、方差、t检
验等统计方法进行分析。
平均数用于描述不同处理组之间的差异，方差用
于反映实验组内部的差异，t检验则用于判断差异是否显著。
总之，单因素完全随机设计是一种常用的实验设计方法，适用于只有
一个自变量的实验研究。
通过明确实验目的、随机分配处理、进行实验观
测和数据分析，可以得出科学结论，并广泛应用于各个学科领域的实验研
究中。
单因素完全随机设计
29 27 32 11 23 37
学生编号 （2班） 成绩 13 40 14 29 15 19 16 35 17 27 18 34
单因素完全随机实验设计
学生编号(1班）成绩
19 20
学生编号 （2班） 成绩 24 19 36 17 20 40
单因素完全随机实验设计
分析此实验
如何进行统计分析
单因素完全随机实验设计
进行one-way
ANOVA 分析需要满足的假设： 正态分布 因变量总体在因素的各个水平上呈 正态分布
如果不能保证正态分布，每组的样本量应不少于
15人
单因素完全随机实验设计
方差齐性
因变量在因素的各个水平上方差齐
性
如果各组方差不齐，而且各组样本量也不同，方
差分析的结果不可信
单因素完全随机实验设计
学生编号(1班）成绩
7 8 9 10 11 12
29 32 26 35 17 40
学生编号 （2班） 7 8 9 10 11 12
成绩 38 36 33 22 36 32
单因素完全随机实验设计
学生编号(1班）成绩
13 14 15 16 17 18
两个班的平均成绩、标准差、最高分和最低
分 两种教学方式对汉字读音记忆效果是否有差 异，哪一种教学方式更有效
单因素完全随机实验设计
学生编号(1班）成绩
1 2 3 4 5 6
22 26 34 33 34 11
学生编号 （2班） 成绩 1 29 2 36 3 27 4 19 5 37 6 28
指用随机化方法将被试随机分为几组 根据实验目的对各组被试实施不同的处理
单因素完全随机设计
单因素完全随机实验设计一、单因素完全随机实验设计的基本特点单因素完全随机实验设计适用于这样的研究：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平(p ≥2)。
它的基本方法是：把被试(实验单元)随机分配给处理(自变量)的各个水平，每个被试只接受一个水平的处理。
完全随机实验设计是用随机化的方式控制误差变异的。
它假设，由于被试是随机分配给各处理水平的，被试之间的变异在各个处理水平之间也应是随机分布、在统计上无差异的，不会只影响某一个或几个处理水平。
图中清楚地显示了单因素完全随机实验设计的特点：实验中有一个自变量，自变量有4个水平，每个处理组有4个被试，每个被试接受一个处理水平，16个被试参加了实验。
二、单因素完全随机实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计一个研究要探讨文章的生字密度对学生阅读理解的影响。
研究者的假设是：阅读理解随着文章中生字密度的增加而下降。
因此，该实验有一个自变量——生字密度，研究者感兴趣的四种生字密度是：5:1(a1)、10:1(a2)、15:1(a3)、20:1(a4)。
因变量是被试的阅读理解测验分数。
实施实验时，研究者将32名被试随机分为四组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。
这是一个典型的单因素完全随机设计，虽然研究者不再检验实验中其它因素的影响，但实际上存在着多种可能对因变量产生影响的均在变量，例如：文章的长度、文章的主题熟悉性、文章类型等、通讯被试的年龄、受教育程度、阅读能力等。
这时，控制无关变量可做的工作之一是在选取四篇文章时，使它们在除生字密度以外的其它方面尽量匹配。
(二)实验数据及其计算在本书中，数据的方差分析计算是分步进行的：首先列出计算表，然后利用计算表中的数字进行基本量的计算，最后用基本量计算各种平方和。
其中，计算表包括原始数据表和平均数表，其作用主要是帮助读者了解基本量计算公式中各数字的意义和出处，在多因素方差分析中，基本量计算公式迅速增加，计算表的帮助是特别明显的。
02第二章单因素实验设计方法08-课件
（1）先按患者的就诊顺序编号； （2）从随机数字表中任意指定某行某列，如从
第6行29列开始,向下录入15个两位数的随机数 字，并依次列于各患者编号之下； （3）将随机数字从小到大编秩后得序号R，并规 定R：1～5者为甲组， 6～10者为乙组，11～ 15者为丙组。结果如下：
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 88 45 34 28 44 91 20 79 36 31 70 18 68 85 58 序 号 R 14 8 5 3 7 15 2 12 6 4 11 1 10 13 9 处理组别 丙 乙 甲 甲 乙 丙 甲 丙 乙 甲 丙 甲 乙 丙 乙
注意：
①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的 随机数字应舍去。
②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调 整各组例数。如, 若要求例8-3中甲组8例、乙组4例、 丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为 乙组， 13～15者为丙组。
随机分组的SAS程序
Data a; %Let n=15; /*sample sizes*/ Do i =1 to &n; If I<=&n/3 then group=1; Else if &n/3<I<=2*&n/3 then group=2; Else group=3; Output; End;
平衡不完全配伍组设计（balanced incomplete blocks design）
拉丁方设计（latin square design）
完全随机设计（completely randomized design）
又称简单随机分组设计(simple randomized design),是最为常用的考察单因素两水平或多 水平的实验设计方法。
第6行29列开始,向下录入15个两位数的随机数 字，并依次列于各患者编号之下； （3）将随机数字从小到大编秩后得序号R，并规 定R：1～5者为甲组， 6～10者为乙组，11～ 15者为丙组。结果如下：
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 88 45 34 28 44 91 20 79 36 31 70 18 68 85 58 序 号 R 14 8 5 3 7 15 2 12 6 4 11 1 10 13 9 处理组别 丙 乙 甲 甲 乙 丙 甲 丙 乙 甲 丙 甲 乙 丙 乙
注意：
①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的 随机数字应舍去。
②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调 整各组例数。如, 若要求例8-3中甲组8例、乙组4例、 丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为 乙组， 13～15者为丙组。
随机分组的SAS程序
Data a; %Let n=15; /*sample sizes*/ Do i =1 to &n; If I<=&n/3 then group=1; Else if &n/3<I<=2*&n/3 then group=2; Else group=3; Output; End;
平衡不完全配伍组设计（balanced incomplete blocks design）
拉丁方设计（latin square design）
完全随机设计（completely randomized design）
又称简单随机分组设计(simple randomized design),是最为常用的考察单因素两水平或多 水平的实验设计方法。
单因素随机区组spss操作ppt课件
2
用S1表示区组1共包含四个同质的被试（S11，
S12，S13，S14）
用S2表示区组2共包含四个同质的被试（S21，
S22，S23，S24）
用S3表示区组3共包含四个同质的被试（S31，
S32，S33，S34）
用S4表示区组4共包含四个同质的被试（S41，
S42，S43，S44）
被试分配表
a1 a2 a3 a4
区组1
S11 S12 S13 S14
区组2
S21 S22 S23 S24
区组3
S31 S32 S33 S34
Байду номын сангаас
3
计算表
区组1
区组2
区组3
a1 a2 a3 a4 ∑ 3 4 8 9 24
6 6 9 8 29
4 4 8 8 24
区组4 ∑
3 2 7 7 19 16 16 32 32 96
4
将数据整理如下图
残差
13
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
9
在对话框的右侧，选中model，弹出 Univariate model 对话框
10
选中custom项，类型选择main effect ,IQ和 生字密度进入model中，然后continue
custom
Main effect
11
回到Univariate 对话框，按OK，出结果
12
组间 区组(智力)
单因素随机区组实验设计 及SPSS分析步骤
1
实例分析
生字密度对阅读理解的影响。生字密度 为自变量，共有四个水平，分别用a1、a2、 a3、a4表示。因变量为阅读成绩 用c 表示。 学生的智力水平为无关变量，并根据事先 测定的IQ分数 将被试分为4个区组，每个 区组有4个同质的被试，随机的把每个区 组内的被试分配给每种实验处理。
用S1表示区组1共包含四个同质的被试（S11，
S12，S13，S14）
用S2表示区组2共包含四个同质的被试（S21，
S22，S23，S24）
用S3表示区组3共包含四个同质的被试（S31，
S32，S33，S34）
用S4表示区组4共包含四个同质的被试（S41，
S42，S43，S44）
被试分配表
a1 a2 a3 a4
区组1
S11 S12 S13 S14
区组2
S21 S22 S23 S24
区组3
S31 S32 S33 S34
Байду номын сангаас
3
计算表
区组1
区组2
区组3
a1 a2 a3 a4 ∑ 3 4 8 9 24
6 6 9 8 29
4 4 8 8 24
区组4 ∑
3 2 7 7 19 16 16 32 32 96
4
将数据整理如下图
残差
13
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9
在对话框的右侧，选中model，弹出 Univariate model 对话框
10
选中custom项，类型选择main effect ,IQ和 生字密度进入model中，然后continue
custom
Main effect
11
回到Univariate 对话框，按OK，出结果
12
组间 区组(智力)
单因素随机区组实验设计 及SPSS分析步骤
1
实例分析
生字密度对阅读理解的影响。生字密度 为自变量，共有四个水平，分别用a1、a2、 a3、a4表示。因变量为阅读成绩 用c 表示。 学生的智力水平为无关变量，并根据事先 测定的IQ分数 将被试分为4个区组，每个 区组有4个同质的被试，随机的把每个区 组内的被试分配给每种实验处理。
第八讲-SPSS统计课程-单因素完全随机设计PPT课件
2021
19
Data format
sn indep dep-b dep-a
1 1 10
20
2 1 15
19
3 2 20
16
4 2 11
18
………………………….
2021
20
A NOVA
AT
Sum of Squares Between15G3r.o5u8p3s Within G 11 ro7u.3p7s5 Total 270.958
进一步分析哪些处理间具有可靠的差异，进行方差分 析的事后多重比较（Multiple comparison tests）
多重，因为 比较在两组之间，所以又称配对比较（pair wise comparison）
注意:不能直接进行处理间的两两t检验比较。会使统 计检验的Ⅰ型错误的概率增大
有无实验前测
后测 前测后测
是否进行配对分组
随机等组 随机配对等组
2021
3
3实验组控制组后测设计
3.1 实验组、控制组后测设计 自变量有两个水平，基本模式：
R1
X
O1
R2
O2
2021
4
3.1实验组控制组后测设计-例
观看暴力电视是否导致攻击行为的增多（Eron, Huesmann, Lefkowitz & Walder,1972）
Std. Error TRE N MeSatnd. DeviatiM onean CHAN控 G制 1136.53858.828123.44848 酒 精 1234.07698.807728.44284
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means
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计时，告诉他不正确，测量第二估计的改变量，为受影响状 态。
结果如下所示，问假设是否被证实。
.
7
Number of changed estimates as a function of treatment group
Control (a1) 18 2 11 3 26 18 9 24 17 21 14 19 33
F Sig. t
95% Confidence Interval of the
MeaSntd. ErrDoirfference Sdifg. (2-tDaiiflfeedr)DenifcfeerenLcoeweUr pper
l vari.a0n9c4es.7a6s-22su.1m80ed 24 .03-79.5338.54-51846.9676-8.440008
单因素完全随机设计
.
1
1.什么是单因素完全随机设计
因素指自变量 随机化设计则是指采用随机化的方法分配被试
到各个实验处理中 是指研究者在实验之中操纵一个自变量，并采
用随机化的原则把被试分配到自变量的不同水 平上的一种实验设计。
.
2
2单因素完全随机设计的类别
自变量水平的多少
两等组 多等组
.
9
Data format
sn indep dep
1 1 10
2 1 15
3 2 20
4 2 31
5 3 35
6 3 36
7.
.
.
10
A NOVA
CHA NG
Sum of Squares Between38G9r.o8u9p7s Within3G1r3o7u.8p4s 6 Total 3527.744
R1
X1
O1R2ຫໍສະໝຸດ X2O2R3
X3
O3
Rn
Xn
On
Rn+1
On+1
.
6
3.2 例题
喝酒会不会使一个人更容易受到影响？Gustafson(1987) 研究这个假设。
作业是长度判断作业，三十九人随机分成三组:
第一组人喝果汁， 第二组人也喝果汁，但告诉他喝酒， 第三组人依其体重喝一定量酒， 之后15分钟，进行直线判断作业，75次中有60次在第一次估
实验组儿童观看暴力动画片
在同样长的时间里，控制组组儿童则观看非暴力的动 画片。
结果，观看暴力动画片的儿童与同伴们交往时变得更 多的攻击性，而观看非暴力动画片的儿童的攻击表现 则没有变化。
结论：经常观看暴力电视的儿童具有更多的攻击行为 的倾向
.
5
3.2 多组后测设计
实验因素具有三个或三个以上的处理水平：
少有两个处理条件的差异达到了显著 进一步分析哪些处理间具有可靠的差异，进行方差分
析的事后多重比较（Multiple comparison tests） 多重比较又称事后比较post hoc comparisons，因为
比较在两组之间，所以又称配对比较（pair wise comparison） 注意:不能直接进行处理间的两两t检验比较。会使统 计检验的Ⅰ型错误的概率增大
df Mean Square F 2 194.949 2.237
36 87.162 38
Sig. .121
Multiple Comparisons
Dependent Variable: CHANG Schef fe
(I) TRE 控制
安慰
酒精
(J) TRE 安慰 酒精 控制 酒精 控制 安慰
Mean Dif ference
(I-J) -5.3077 -7.5385 5. 3077 -2.2308 7. 5385 2. 2308
Std. Error 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191
.
Sig. .360 .135 .360 .831 .135 .831
Std. Error TRE N MeSatnd. DeviatiM onean CHAN控 G制 1136.53858.828123.44848 酒 精 1234.07698.807728.44284
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means
效力（powerful）：即容易达到显著，则以Duncan法最高， 其次为LSD法和Newman-Weuls法，最低为Tukey法。
当选择事后比较法时，应考虑研究的性质。
初步的探索性研究，则应该考虑强调统计效力，尽量找出可 能的差异来；
若是验证性研究，则应该考虑强调保守性。
.
13
评价
优点：
随机选取和分配被试，可以控制选择，被试消亡以及选择 和成熟交互作用等因素对实验结果的影响。
l variances med
n-o2t.18204.000
.03-79.5338.54-51846.9676-8.540008
.
12
关于事后比较Post Hoc Test
两个维度
保守性（conservative）：显著的标准较严格，因此较不易 达到显著，Tukey法最保守，其次为LSD法及NewmanKeuls法，最后为Duncan法；
有无实验前测
后测 前测后测
是否进行配对分组
随机等组 随机配对等组
.
3
3实验组控制组后测设计
3.1 实验组、控制组后测设计
自变量有两个水平，基本模式：
R1
X
O1
R2
O2
.
4
3.1实验组控制组后测设计-例
观看暴力电视是否导致攻击行为的增多（Eron, Huesmann, Lefkowitz & Walder,1972）
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-14.6573
4. 0419
-16.8881
1. 8112
-4.0419
14. 6573
-11.5804
7. 1189
-1.8112
16. 8881
-7.1189
11. 5804
11
Group Statistics
Treatment group (a) Placebo (a2) 17 19 26 4 18 23 31 35 11 8 29 25 38.
Alcohol(a3)
31
27
16
24
41
17
12
32
16
19
35
26
17
8
3.2实验组控制多组后测设计数据分析
单因素方差分析 如检验达到了显著性水平，表明在所有处理条件中至
结果如下所示，问假设是否被证实。
.
7
Number of changed estimates as a function of treatment group
Control (a1) 18 2 11 3 26 18 9 24 17 21 14 19 33
F Sig. t
95% Confidence Interval of the
MeaSntd. ErrDoirfference Sdifg. (2-tDaiiflfeedr)DenifcfeerenLcoeweUr pper
l vari.a0n9c4es.7a6s-22su.1m80ed 24 .03-79.5338.54-51846.9676-8.440008
单因素完全随机设计
.
1
1.什么是单因素完全随机设计
因素指自变量 随机化设计则是指采用随机化的方法分配被试
到各个实验处理中 是指研究者在实验之中操纵一个自变量，并采
用随机化的原则把被试分配到自变量的不同水 平上的一种实验设计。
.
2
2单因素完全随机设计的类别
自变量水平的多少
两等组 多等组
.
9
Data format
sn indep dep
1 1 10
2 1 15
3 2 20
4 2 31
5 3 35
6 3 36
7.
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10
A NOVA
CHA NG
Sum of Squares Between38G9r.o8u9p7s Within3G1r3o7u.8p4s 6 Total 3527.744
R1
X1
O1R2ຫໍສະໝຸດ X2O2R3
X3
O3
Rn
Xn
On
Rn+1
On+1
.
6
3.2 例题
喝酒会不会使一个人更容易受到影响？Gustafson(1987) 研究这个假设。
作业是长度判断作业，三十九人随机分成三组:
第一组人喝果汁， 第二组人也喝果汁，但告诉他喝酒， 第三组人依其体重喝一定量酒， 之后15分钟，进行直线判断作业，75次中有60次在第一次估
实验组儿童观看暴力动画片
在同样长的时间里，控制组组儿童则观看非暴力的动 画片。
结果，观看暴力动画片的儿童与同伴们交往时变得更 多的攻击性，而观看非暴力动画片的儿童的攻击表现 则没有变化。
结论：经常观看暴力电视的儿童具有更多的攻击行为 的倾向
.
5
3.2 多组后测设计
实验因素具有三个或三个以上的处理水平：
少有两个处理条件的差异达到了显著 进一步分析哪些处理间具有可靠的差异，进行方差分
析的事后多重比较（Multiple comparison tests） 多重比较又称事后比较post hoc comparisons，因为
比较在两组之间，所以又称配对比较（pair wise comparison） 注意:不能直接进行处理间的两两t检验比较。会使统 计检验的Ⅰ型错误的概率增大
df Mean Square F 2 194.949 2.237
36 87.162 38
Sig. .121
Multiple Comparisons
Dependent Variable: CHANG Schef fe
(I) TRE 控制
安慰
酒精
(J) TRE 安慰 酒精 控制 酒精 控制 安慰
Mean Dif ference
(I-J) -5.3077 -7.5385 5. 3077 -2.2308 7. 5385 2. 2308
Std. Error 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191 3. 66191
.
Sig. .360 .135 .360 .831 .135 .831
Std. Error TRE N MeSatnd. DeviatiM onean CHAN控 G制 1136.53858.828123.44848 酒 精 1234.07698.807728.44284
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means
效力（powerful）：即容易达到显著，则以Duncan法最高， 其次为LSD法和Newman-Weuls法，最低为Tukey法。
当选择事后比较法时，应考虑研究的性质。
初步的探索性研究，则应该考虑强调统计效力，尽量找出可 能的差异来；
若是验证性研究，则应该考虑强调保守性。
.
13
评价
优点：
随机选取和分配被试，可以控制选择，被试消亡以及选择 和成熟交互作用等因素对实验结果的影响。
l variances med
n-o2t.18204.000
.03-79.5338.54-51846.9676-8.540008
.
12
关于事后比较Post Hoc Test
两个维度
保守性（conservative）：显著的标准较严格，因此较不易 达到显著，Tukey法最保守，其次为LSD法及NewmanKeuls法，最后为Duncan法；
有无实验前测
后测 前测后测
是否进行配对分组
随机等组 随机配对等组
.
3
3实验组控制组后测设计
3.1 实验组、控制组后测设计
自变量有两个水平，基本模式：
R1
X
O1
R2
O2
.
4
3.1实验组控制组后测设计-例
观看暴力电视是否导致攻击行为的增多（Eron, Huesmann, Lefkowitz & Walder,1972）
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-14.6573
4. 0419
-16.8881
1. 8112
-4.0419
14. 6573
-11.5804
7. 1189
-1.8112
16. 8881
-7.1189
11. 5804
11
Group Statistics
Treatment group (a) Placebo (a2) 17 19 26 4 18 23 31 35 11 8 29 25 38.
Alcohol(a3)
31
27
16
24
41
17
12
32
16
19
35
26
17
8
3.2实验组控制多组后测设计数据分析
单因素方差分析 如检验达到了显著性水平，表明在所有处理条件中至