熟练使用SPSS进行双因素方差分析

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SPSS多因素方差分析

SPSS多因素方差分析体育统计与SPSS读书笔记(八)—多因素方差分析(1)具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。

多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因素了：不同教学方法的班级，不同年级。

如果再加上性别上的因素，那就成了三因素了。

如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。

如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。

下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。

还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。

形成年级和不同教学法班级双因素。

分析：1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据(也就是不只一个数据)，年级不同教学方法的班级定性班定量班定性定量班五年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)初中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)高中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。

我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上,B因素对因变量的影响不同,则说明A、B两因素间存在交互作用。

交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。

如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因素的主效应的显著性,另一方面,如果对因变量Y,因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响,而不管其主效应是否具有显著性。

在统计模型中考虑交互作用,是系统论思想在统计方法中的反映。

在大多数场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。

根据上面的判断。

根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。

双因素重复测量方差分析spss

双因素重复测量方差分析spss今天，在社会科学研究中，双因素重复测量方差分析（又称双因素实验设计）是许多研究者经常使用的一种统计分析方法。

本文旨在介绍双因素重复测量方差分析的概念、框架及其在社会科学研究中的应用，并就双因素重复测量方差分析的数据分析工具：spss（统计分析系统）的使用方法及注意事项作出详细介绍。

首先，本文将对双因素重复测量方差分析的概念和框架进行介绍。

双因素重复测量方差分析是一种统计分析方法，主要用于研究具有两个因素的实验中，旨在检验两个因素之间是否存在交互作用，以及它们对被试的反应是否有显著的影响。

双因素重复测量方差分析的框架主要包括实验设计、变量定义、数据分析和分析结果四个部分。

其中，实验设计主要涉及实验条件、处理组构成、实验时序和抽样等；变量定义涉及双因素、因变量定义以及潜在参数的定义；数据分析主要涉及从数据中提取模式和信息、建立模型、利用模型进行预测和主观判断等；分析结果是指从实验数据解释得出的结论，它包括实验效应的分析和检验，以及实验结果的解释。

其次，本文将介绍在社会科学研究中双因素重复测量方差分析的应用。

一般而言，双因素重复测量方差分析可用于量化两个相关因素之间的交互作用，并从中推断哪个因素对整体结果的影响更大，以及这些因素的比例，从而帮助研究者更好地解决研究问题。

具体而言，双因素重复测量方差分析可用于社会科学研究的诸多领域，如社会心理学中的心理实验研究和个体差异研究、社会学研究中的社会状况研究、组织心理学研究中的组织文化研究等，旨在从多维度研究和探索社会心理状态和社会状况，以及它们对社会变量的影响。

最后，本文将介绍双因素重复测量方差分析的数据分析工具：spss的使用方法及注意事项。

spss（统计分析系统）是一款专业的统计分析软件，可用于双因素重复测量方差分析及其他统计分析。

spss操作简单方便，可以实现数据收集、数据清理、数据探索、数据分析以及图形分析等，可以有效地运用统计学原理，以正确分析双因素重复测量实验数据。

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使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。

它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。

SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。

本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。

二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。

它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。

在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。

三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。

一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。

2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。

接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。

点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。

3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。

此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。

4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。

SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。

5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。

两因素方差分析-SPSS教程

两因素方差分析-SPSS教程一、问题与数据某研究者已知受教育程度可以影响幸福指数，即如果将研究对象的受教育程度分为高中及以下、大学本科和硕士研究生及以上3个等级（级别依次递增），那么他们的幸福指数会随着受教育程度的增加而增加。

目前，该研究者拟进一步分析研究对象这种受教育程度与幸福指数的相关关系是否受性别影响。

研究者招募了58位研究对象，包括28位男性和30位女性。

每一类性别中，研究对象的受教育程度由均分为3类（高中及以下、大学本科和硕士研究生及以上）。

该研究者采用问卷测量研究对象的幸福指数，研究对象得分在0-100之间分布，分数越高，幸福指数越强。

最终收集了研究对象的幸福指数（Index）、性别（gender）和受教育程度（education）等变量信息，部分数据如图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者已知一个自变量（受教育程度）对因变量（幸福指数）的影响，想判断另一个自变量（性别）对这一相关关系是否存在作用。

针对这种情况，我们可以使用两因素方差分析，但需要先满足6项假设：假设1：因变量是连续变量。

假设2：存在两个自变量，且都是分类变量。

假设3：具有相互独立的观测值。

假设4：任一分类中不存在显著异常值。

假设5：任一分类中残差近似正态分布。

假设6：任一分类都具有等方差性。

假设1-3主要和研究设计有关，经分析，本研究数据满足假设1-3，那么应该如何检验假设4-6，并进行两因素方差分析呢？三、SPSS操作3.1 生成检验假设4-6的新变量检验假设4-6需要用到残差，因此我们先运行两因素方差分析的SPSS操作，得到主要结果和相应残差变量后，再逐一进行对假设的检验。

在主界面点击Analyze→General Linear Model→Univariate，分别将Index 放入Dependent Variable栏，gender和education放入Fixed Factor(s)栏。

如图2。

图2 Univariate点击Plots，分别将gender和education放入Separate Lines和Horizontal Axis栏。

两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！

两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！一、问题与数据研究者想知道短期(2周)高强度锻炼是否会减少C反应蛋白(C-Reactive Protein, CRP)的浓度。

研究者招募了12名研究对象，并让研究对象参与两组试验：对照试验和干预试验。

在对照试验中，研究对象照常进行日常活动；在干预试验中，研究对象每天进行45分钟的高强度锻炼，每组试验持续2周，两组试验中间间隔足够的时间。

CRP的浓度在每组试验中共测量了3次：试验开始时的CRP浓度、试验中的CRP浓度(1周)和试验结束时的CRP浓度(2周)。

这三个时间点代表了受试者内因素“时间”的三个水平，因变量是CRP的浓度，单位是mg/L。

con_1、con_2和con_3分别代表对照试验开始时、对照试验中和对照试验结束时研究对象的CRP浓度，int_1、int_2和int_3分别代表干预试验开始时、干预试验中和结束时研究对象的CRP浓度。

部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素重复测量方差分析(Two-way Repeated Measures Anova)进行分析时，需要考虑5个假设。

对研究设计的假设：假设1：因变量唯一，且为连续变量；假设2：有两个受试者内因素（Within-Subject Factor），每个受试者内因素有2个或以上的水平。

注：在重复测量的方差分析模型中，对同一个体相同变量的不同次观测结果被视为一组，用于区分重复测量次数的变量被称为受试者内因素，受试者内因素实际上是自变量。

对数据的假设：假设3：受试者内因素的各个水平，因变量没有极端异常值；假设4：受试者内因素的各个水平，因变量需服从近似正态分布；假设5：对于受试者内因素的各个水平组合而言，因变量的方差协方差矩阵相等，也称为球形假设。

三、思维导图（点击图片看清晰大图）四、SPSS操作两因素重复测量方差分析的操作1. 在主菜单下点击Analyze > General Linear Model > Repeated measures...，如下图所示：2. 出现Repeated Measures Define Factor(s)对话框，如下图所示：3. 在Within-Subject Factor Name:中将“factor1”更改为treatment，因为研究对象共进行了2组试验，在Number of Levels：中填入2；4. 点击Add，出现下图：5. 在Within-Subject Factor Name:中填入time，因为研究对象的CRP水平在每组试验中共测量了3次，在Number of Levels：中填入3，点击Add；6. 点击Define，出现下图Repeated Measures对话框；7. 如下图所示，Within-Subjects Variables后面的括号内是受试者内因素的名字，将左侧六个变量均选入右侧框中，如下图所示：8. 点击Plots，出现Repeated Measures: Profile Plots 对话框，如下图所示：9. 将time选入Horizontal Axis：框中，将treatment选入Separate Lines：框中；10. 点击Add，出现下图，点击Continue；11. 点击Save，出现Repeated Measures: Save对话框；12. 在Residuals下方选择Studentized，如下图所示，点击Continue；13. 点击Options，出现Repeated Measures: Options对话框；14. 将treatment、time和treatment*time选入Display Means for：中，下方Compare main effects为勾选状态，在Confidence interval adjustment：下选择Bonferroni，在Display下方勾选Descriptive statistics 和Estimates of effect size，点击Continue，点击OK。

spssau方差分析之双因素方差分析操作

双因素方差
双因素方差分析,用于分析定类数据(2个)与定量数据之间的关系情况.例如研究人员性别,学历对于网购满意度的差异性;以及男性或者女性时,不同学历是否有着网购满意度差异性;或者同一学历时,不同性别是否有着网购满意度差异性.
双因素方差分析是相对于单因素方差分析而言;区别在于X(定类数据)的个数;如果仅为一个称为单因素方差;两个为双因素方差;单因素方差分析(即方差分析)的使用非常普遍;但双因素方差更多用于实验研究.
首先判断p值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明X或者交互项对于Y有着差异(影响)关系.
分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成拆线图):
备注：双因素方差分析基本上仅用于实验研究中，请谨慎使用。

SPSSAU操作截图如下：。

《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言随着社会发展和科研进步，数据已经成为学术研究和工程领域不可或缺的部分。

对于处理复杂的多个因素之间关系的探究，多因素方差分析成为了一种常见的数据分析方法。

本文旨在展示如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以便读者能更好地理解和掌握其使用方法和过程。

二、数据与方法本节将介绍数据的来源、背景和采集方式，以及采用多因素方差分析的原因。

此外，也将简单介绍SPSS软件的相关知识和其在本次分析中的使用方式。

1. 数据来源本次研究使用的数据来自于一项实地调查。

数据涉及了不同区域、不同教育程度和不同经济水平的参与者，每个参与者均进行了特定的实验操作，产生了多个因变量和自变量的数据。

2. 方法我们选择使用SPSS软件进行多因素方差分析，该软件是当前广泛使用的统计分析工具之一。

其功能强大且操作简便，可以很好地处理复杂的多因素数据。

三、实验设计与变量本部分将详细介绍实验设计及所涉及的变量。

1. 实验设计实验设计为完全随机设计，涉及两个主要自变量（因素A和因素B）和多个因变量（如结果Y1、Y2等）。

2. 变量说明因素A包括三个水平：水平1、水平2、水平3；因素B同样包括三个水平：水平A、水平B、水平C。

因变量为各组在实验操作后的结果，包括但不限于特定任务完成度、准确度等。

四、数据分析与结果解读本部分将详细描述使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤及结果解读。

1. 数据录入与整理将收集到的数据录入SPSS软件中，并进行必要的整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。

2. 多因素方差分析步骤（1）打开SPSS软件，选择“分析”菜单中的“一般线性模型”选项，然后选择“单变量”。

（2）在弹出的对话框中，将因变量放入“因变量”框中，将两个自变量放入“固定因子”框中。

（3）点击“运行”，SPSS将自动进行多因素方差分析，并生成相应的结果表格和图表。

3. 结果解读通过查看SPSS生成的结果表格和图表，我们可以得到以下信息：各因素的主效应、各因素之间的交互效应以及因变量的变化情况等。

spss操作-双因素方差分析(无重复)精品PPT课件

2）将“含量比”设置为变量，将“PH值”、 “浓度”设置为因素
3）单击Model → 单击Custom选择只含主效应的双因素方差分析模型，单击Con将两个因素设置为需要进行多重比较的因素，选择 Tukey 法进行多重比较；
5）单击Continue，返回上一级菜单，单击Option，选择需显示描述性统计量的因素，单击Continue返回上一级菜单单击OK。
结论：…..
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
蒸馏水PH值
硫酸铜浓度
B1
B2
B3
A1
3.5
2.3
2.0
A2
2.6
2.0
1.9
A3
2.0
1.5
1.2
A4
1.4
0.8
0.3
使用SPSS软件进行分析
1. 单击 “开始” → “程序” → SPSS for windows → SPSS10.0 for windows → type in data → OK → 单击 “Variable View”( 在第一列输入因变量( 含量比）、因素A（ PH值）因素 B（浓度）；单击“ Data View ”。
(I) PH值 (J) PH值
1
2
Mean Difference
(I-J)
.433
Std. Error .169
95% Confidence Interval

《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文

《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学、医学、生物科学等众多领域中，我们常常需要探讨多个因素对某一结果变量的影响程度。

为了深入分析这些因素间的相互作用和差异，我们通常会采用多因素方差分析（Multivariate Analysis of Variance，MANOVA）方法。

本范文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以及该方法的理论背景、适用情境、数据处理流程等。

二、理论背景多因素方差分析是一种统计学方法，旨在同时考察多个因素对某一结果变量的影响。

它通过对每个因素及各因素间交互作用进行假设检验，分析因素间是否存在显著差异，以及这种差异是否与结果变量相关。

SPSS软件提供了进行多因素方差分析的工具，使研究人员能够便捷地开展相关研究。

三、方法与材料本研究以某公司的销售数据为例，探讨销售人员技能、公司市场策略及客户满意度对销售业绩的影响。

研究假设包括：销售人员技能与市场策略、销售人员技能与客户满意度以及市场策略与客户满意度之间存在交互作用，共同影响销售业绩。

数据来源：某公司销售数据集，包括销售人员技能、市场策略、客户满意度和销售业绩等变量。

软件：SPSS软件（版本号：xxx）四、实验设计本实验采用多因素方差分析方法，以销售人员技能、市场策略和客户满意度为自变量，销售业绩为因变量。

首先，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等；然后，进行多因素方差分析，考察各因素及交互作用对销售业绩的影响；最后，根据分析结果得出结论。

五、数据分析与结果1. 数据预处理在SPSS软件中导入数据后，首先对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布特征。

然后，对数据进行缺失值和异常值处理，确保数据质量。

2. 多因素方差分析在SPSS软件中，选择“Analyze”菜单下的“General Linear Model”选项，然后选择“Multivariate”进行多因素方差分析。

在分析过程中，需要设定因变量和自变量，以及交互项。

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入包含需要进行方差分析的数据集。

可以通过"File"菜单中的"Open"选项或者使用快捷键"Ctrl+O"来打开数据文件。

步骤2：选择菜单接下来，选择"Analyze"菜单，然后选择"General Linear Model"子菜单中的"Univariate"选项。

这将打开"Univariate"对话框。

步骤3：设置变量在"Univariate"对话框中，将需要分析的因变量（Dependent Variable）拖放到"Dependent Variable"框中。

然后，将需要分析的自变量（Independent Variables）拖放到"Fixed Factors"框中。

步骤4：设置因素在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，单击"Model"按钮，打开"Model"对话框。

在该对话框中，将自变量按照其因素分类拖放到"Between-Subjects Factors"框中。

步骤5：进行分析在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，可以对方差分析的多个选项进行设置。

比如，可以选择是否计算非标准化残差（Univariate Tests of Between-Subject Effects）、是否计算偏差（Tests of Within-Subject Effects）、是否计算构造对比（Contrasts）等。

设置完相关选项后，单击"OK"按钮进行方差分析。

科研实务两因素重复测量数据方差分析的SPSS操作

科研实务两因素重复测量数据方差分析的SPSS操作一．问题与数据将手术要求基本相同的15名患者随机分成3组，在手术过程中分别采用A、B、C三种麻醉剂诱导方法，在T0（诱导前）、T1、T2、T3、T4五个时相测量患者的收缩压，数据记录如表1，试进行方差分析。

二．分析问题该问题涉及三组研究对象，并且对每组对象进行了多次测量，与我们之间见过的完全随机设计（受试者被随机分配到各处理组，并且只对结局指标进行一次测量）是不同的，这就是常见的重复测量设计。

重复测量设计是在科研工作中常见的设计方法，常用来分析在不同时间点上该指标的差异。

三．SPSS操作1.操作步骤将主体内因子名改为时间（可以默认不改），在级别数框输入5，点击添加，然后再点击定义。

将各诱导时相放入主体内变量，将分组放入主体间因子。

点击模型，出现如下对话框，指定模型栏选择全因子。

点击事后比较，因为本题有三组，所以可以进行多重比较，将组别放入下列各项的事后比较，选用LSD法。

点击选项，出现如下对话框，选择描述统计和齐性检验。

2. 结果解读2.1多变量检验上述表格为多变量检验结果，只有数据不符合球形性检验时才采取此结果。

2.2球形检验由结果得：P=0.178>0.05，因此不能拒绝原假设，认为数据是符合球形性检验的，所以不采用2.1的结果。

2.3主体内效性检验由结果可以看出：时间行的显著性为0.000，即不同测量时间的收缩压是存在显著性差异的；时间与组别的交互项显著性为0.000，即不同的麻醉诱导法与时间之间存在交互作用。

2.4方差齐性检验由结果得：任一时相的P值都是大于0.05的，因此都不能拒绝原假设，认为数据是方差齐性的。

2.5主体间效应比较由结果得：组别间的显著性为0.017<0.05，应该拒绝原假设，认为三种麻醉诱导方法对收缩压的影响是有差异的。

2.6多重比较由结果得：A与C之间是存在显著性差异的，A与B、B与C之间不存在显著性差异，所以只有麻醉诱导A与麻醉诱导C对舒张压的影响是不同的。

SPSS双因素方差分析

SPSS双因素方差分析例1 对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。

采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。

现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。

三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？区组号营养素1 营养素2 营养素31 50.10 58.20 64.502 47.80 48.50 62.403 53.10 53.80 58.604 63.50 64.20 72.505 71.20 68.40 79.306 41.40 45.70 38.407 61.90 53.00 51.208 42.20 39.80 46.20这可以认为是无重复实验的双因素方差分析，SPSS软件版本：18.0中文版。

1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图1数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示。

数据文件见“小白鼠喂3种不同的营养素增重数量.sav”，可以直接使用。

2、统计分析菜单选择：分析-> 一般线性模型-> 单变量1点击进入“单变量”对话框1旗开得胜将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”1点击“设定”单选按钮（无重复双因素方差分析不能选全因子！），在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”（只能选主效应）1把左边的因子与协变量框中区组和营养素均选入右边的模型框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面1点击“两两比较”按钮，进入下面对话框1将左边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面。

1点击“选项”按钮1勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面1点击下方“确定”按钮，开始分析。

SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two

SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two医咖会在之前的推文中，推送过多篇方差分析相关的文章，包括：单因素方差分析(One-Way ANOVA)双因素方差分析(Two-way ANOVA)三因素方差分析(Three-way ANOVA)单因素重复测量方差分析两因素重复测量方差分析三因素重复测量方差分析单因素多元方差分析(One-way MANOVA)每种方差分析的应用场景，以及该如何进行SPSS操作和解读结果，各位伙伴请点击相应的文章链接查看~~今天，我们再来介绍一种统计方法：两因素多元方差分析(Two-way Manova)。

一、问题与数据某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。

研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩（humanities_score）和理科成绩（science_score）。

另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生的效果可能不同。

换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。

也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interaction effect）。

注：交互作用是指某一自变量对因变量的效应在另一个自变量的不同水平会不同。

在本例中，就是要比较①男性中干预方式对学习成绩的影响和②女性中干预方式对学习成绩的影响。

这两个效应就成为单独效应（simple main effects），也就是说，单独效应是指在一个自变量的某一水平，另一个自变量对因变量的影响。

因此，交互作用也可以看做是对单独效应间是否存在差异的检验。

在本研究中，共有三个效应：性别的主效应；干预方式的主效应；性别和干预方式的交互作用。

研究者选取30名男学生和30名女学生，并将其随机分配到三个干预组中，每个干预组中共有10名男学生和10名女学生。

部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素多元方差分析法进行分析时，需要考虑10个假设。

熟练使用SPSS进行双因素方差分析

熟练使用SPSS进行双因素方差分析试验内容:　[试验]1. 数据录入。

以变量x 表示尿氟浓度，变量g 表示时间（工前、工中或工后），可设1 为工前，2 为工中，3 为工后。

变量id表示工人（以编号代表不同工人），如编号为1 的工人工前尿氟浓度为90.53，则录入数据时x为90.53,g 为1,id 为1，数据录入格式如下图。

图1 数据输入界面2. 统计分析。

依次选取“Analyze”、“General Linear Model”、“Univariate” 。

图2 选择分析工具展开对话框如下图，将x选入Dependent Variable（因变量框），g、id 选入Fixed Factors（固定因素框）。

图3 选择变量进入右侧的分析列表对话框右边有一排按钮Mode、Contrasts 、Plots、Post Hoc、Save 和Options,下面分别对其子对话框选项作一简单介绍:Model：指定不同的模型，除方差分析外General Linear Model可作其他统计分析；Contrasts：指定一种要用t 检验来检验的priori 对比；Plots：指定作某种图；Post Hoc：指定两两比较的方法；Save：指定将产生的一些指标保存为新的变量；Options：指定要输出的一些选项，如数据的描述方差齐性检等单击Model 展开其子对话框如下图，最上方Specify Model 定义模型，有两个选项：Full factorial（全因子）和Custom，选取Custom（自定义），Build Terms （选取模型中各项）下方有一选项，单击下拉箭头将其展开，选择Main Effects（主效应因）（本例不考虑交互作用），再将Factors 框中的g、 id 选入Model:框，按Continue返回主对话框，单击Post Hoc 按钮展开其子对话框，将g 选入Post Hoc Test for，即要做两两比较的因素框，选取SNK 即q检验，返回主对话框，单击OK 键提交执行。

SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two

一、问题与数据某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。

研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩（humanities_score）和理科成绩（science_score）。

另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生的效果可能不同。

换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。

也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interaction effect）。

注：交互作用是指某一自变量对因变量的效应在另一个自变量的不同水平会不同。

在本例中，就是要比较①男性中干预方式对学习成绩的影响和②女性中干预方式对学习成绩的影响。

这两个效应就成为单独效应（simple main effects），也就是说，单独效应是指在一个自变量的某一水平，另一个自变量对因变量的影响。

因此，交互作用也可以看做是对单独效应间是否存在差异的检验。

在本研究中，共有三个效应：性别的主效应；干预方式的主效应；性别和干预方式的交互作用。

研究者选取30名男学生和30名女学生，并将其随机分配到三个干预组中，每个干预组中共有10名男学生和10名女学生。

部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素多元方差分析法进行分析时，需要考虑10个假设。

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操作--双因素方差分析(无重复)

2
3
4
Total
2）多重比较
Mul tiple Compa rison s Dependent Variable: 含量比 Tukey HSD Mean Difference (I) PH值 (J) PH值 (I-J) Std. 1 2 .433 3 1.033* 4 1.767* 2 1 -.433 3 .600* 4 1.333* 3 1 -1.033* 2 -.600* 4 .733* 4 1 -1.767* 2 -1.333* 3 -.733* Based on observed means. *. The mean difference is significant 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.153 1.020 .447 1.620 1.180 2.353 -1.020 .153 1.350E-02 1.187 .747 1.920 -1.620 -.447 -1.187 -1.350E-02 .147 1.320 -2.353 -1.180 -1.920 -.747 -1.320 -.147
Mul tiple Compa rison s Dependent Variable: 含量比 Tukey HSD Mean Difference (I) 浓度 (J) 浓度 (I-J) Std. 1 2 .725* 3 1.025* 2 1 -.725* 3 .300 3 1 -1.025* 2 -.300 Based on observed means. *. The mean difference is significant 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound .275 1.175 .575 1.475 -1.175 -.275 -.150 .750 -1.475 -.575 -.750 .150