SPSS重复测量方差分析例题答案

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SPSS软件与应用知到章节答案智慧树2023年潍坊医学院

SPSS软件与应用知到章节答案智慧树2023年潍坊医学院

SPSS软件与应用知到章节测试答案智慧树2023年最新潍坊医学院第一章测试1.下列属于SPSS运行窗口的是()。

参考答案:脚本窗口;数据窗口;结果窗口2.SPSS处理实际问题的一般步骤包括()。

参考答案:结果的解释和表达;数据的加工整理;数据的统计分析;数据的准备3.进行数据编码的过程中,需要考虑变量的()。

参考答案:赋值;个数;名称;类型4.在某调查问卷中,有这样一个问题:“请问您来自哪个省?”从问题类型来看,这个问题属于()。

一般字符型问题5.在某调查问卷中,有这样一个问题:“在淘宝、拼多多、京东、网易严选中,请问您最经常使用的购物网站是什么?(限选2项)”要对这个问题进行编码,需要设置()个变量。

参考答案:26.对于量表中反向计分的题目,其赋值最常通过()完成。

参考答案:变量重新编码7.学习了SPSS软件,就可以不必学习统计学方法了。

()参考答案:错8.数据视图中,一行代表一个个案,即一个研究对象的全部资料都体现在这一行之中。

()参考答案:对9.字符型变量也可以进行算术和比较运算。

()错10.SPSS数据文件的纵向合并就是添加个案的过程。

()参考答案:对第二章测试1.下列可用于计数资料的描述性分析的是()。

参考答案:条形图;饼图2.下列属于计量资料离散趋势指标的是()。

参考答案:方差;标准差;变异系数3.已知某小学二年级共有500名学生,现已完成对其身高的测量。

若要按某个区间标准绘制其分组频数分布表和分组频数分布图,可能需要用到()主菜单。

参考答案:转换;分析4.要描述对数正态分布资料的集中趋势,应选择()。

参考答案:几何均数5.对于多项选择题的描述分析,可通过()完成。

参考答案:多重响应6.在对统计分组后的数据资料进行集中趋势描述时,可使用加权平均数。

()参考答案:对7.在一组观测值中,众数可能不止一个,也可能不存在。

()参考答案:对8.“交叉频数分布表”可通过“分析”——“描述统计”——“频率”完成。

SPSS进行重复测量的多因素方差分析

SPSS进行重复测量的多因素方差分析

SPSS进行重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascularendothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组1(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

案例分析两因素重复测量方差分析及SPSS操作

案例分析两因素重复测量方差分析及SPSS操作

案例分析两因素重复测量方差分析及SPSS操作一.案例:(案例来源:中华护理杂志2016年4期)评价子午流注择时五音疗法在慢性心力衰竭(CHF)焦虑患者中的应用效果。

方法:将70例CHF焦虑患者随机分为实验组和对照组,各35例,实验组实施子午流注择时五行音乐疗法,对照组实施五行音乐疗法。

两组在干预前、干预后4周、8周和12周采用匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)评价睡眠质量。

补充:PSQI量表包括主观睡眠质量、入睡时间、睡眠效率、睡眠时间、睡眠障碍、催眠药物、日间功能七个维度,得分越高,睡眠质量越差。

二.解析:该问题涉及两组研究对象,并且对每组对象进行了多次测量。

对于两组干预前的基线(T0)比较可以采用独立样本的t检验,整体组间、组内比较采用重复测量方差分析,因为共有四次测量时间,所以在进行重复测量方差时,干预前后组内需要进一步做两两比较,采用多重比较的方法进行分析。

三.SPSS操作1.操作步骤1.1先对干预前的基线进行差异性检验:将T0放入检验变量,分组放入分组变量,点击定义组,设置指定的组值。

1.2基线差异检验结果:由结果得:F=1.094,P=0.299>0.05,不能拒绝原假设,认为两组数据的方差是相等的。

所以t检验应该看第一行,t=0.306,P=0.760>0.05,因此不能拒绝原假设,认为两组数据的基线得分是不存在差异的。

1.3重复测量方差将主体内因子名改为时间,级别数框中填4;点击添加,然后点击定义。

将T0、T4、T8、T12放入主体内变量,分组放入主体间因子。

如下图所示:点击选项,出现如下对话框,显示栏中选择描述统计和齐性检验。

回到重复测量窗口,点击粘贴,出现如下语法编辑器,在“/METHOD=SSTYPE(3)”的下一行中插入简单效应语句:/EMMEANS=TABLES(时间*分组)COMPARE(时间)ADJ(SIDAK) /EMMEANS=TABLES(时间*分组)COMPARE(分组)ADJ(SIDAK) 点击红线所指处的箭头,确定。

spss考试题及答案

spss考试题及答案

spss考试题及答案1. 单选题:在SPSS中,以下哪个选项不是数据清洗的步骤?A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据转换D. 数据备份答案:D2. 多选题:在SPSS中进行描述性统计分析时,可以输出哪些统计量?A. 均值B. 中位数C. 众数D. 标准差E. 方差答案:A, B, C, D, E3. 判断题:在SPSS中,使用“描述统计”功能可以计算出数据的峰度。

对错答案:错4. 填空题:在SPSS中,进行相关性分析时,可以使用_________菜单下的“相关性”选项。

答案:分析5. 简答题:请简述SPSS中因子分析的步骤。

答案:因子分析的步骤包括:a. 确定分析变量b. 进行KMO和Bartlett的球形度检验c. 选择提取方法(如主成分分析或因子分析)d. 确定因子数量e. 进行因子旋转(如需要)f. 解释因子6. 案例分析题:某研究者收集了一组数据,想要使用SPSS进行方差分析。

请描述方差分析的一般步骤。

答案:方差分析的一般步骤如下:a. 确定研究假设b. 选择合适的方差分析类型(如单因素方差分析或多因素方差分析)c. 输入数据并设置因子和因变量d. 进行方差分析e. 检查方差齐性f. 进行后续多重比较(如果需要)g. 解释结果7. 操作题:使用SPSS进行回归分析,并解释回归系数的意义。

答案:进行回归分析的步骤包括:a. 选择分析菜单下的回归选项b. 选择线性回归c. 设置因变量和自变量d. 运行回归分析e. 查看输出结果f. 解释回归系数,即自变量每变化一个单位,因变量预期的变化量以上即为SPSS考试题及答案的排版及格式。

高等教育:方差分析(重复测量资料spss实现)

高等教育:方差分析(重复测量资料spss实现)

方差分析(2)重复测量设计A 方法:重复测量的方差分析A 目的:推断处理、时间、处理X 时间对 试验对象的试验指标的作用对象,共ng 个,g^1A 时间因素分m 个水平(m 个时点),每个对象有m 个时点上的测量值,共gnm 个,mM2A 特例:g=1,单组重复测量资料m=2,前后重复测量资料A 处理因素分gn 个试验实验操作方法A重复测量数据的两因素多水平设计,两因素包括一个干预因素(A因素)和测量时间因素(B 因素);厂多水平指干预(A因素)有g(A2)个水平,测量时间(B因素)有m (>2)个水平(测量时间点)。

A随机化分组采用完全随机设计的分组方式,将歹个观察对象随机分配到g个处理组中o>数据收集在加个时间点上进行, 每一个观察对象在完全相同的时间点上重复进行□次测量。

表12-2数据的统计学分析问题A计算前后测量数据的差值,上述数据即可转化为完全随机设计(两组)的资料形式。

A—般情况下,针对前后测量数据差值的成组亡检验方法是可取的,但应注意其应用条件,即方差齐性的问题。

例题:P271•将手术要求基本相同的15名患者随即分3 组,分别采用A、B、C三种麻醉诱导方法。

在T°、T I、T2、T3、T4五个时像测量患者收缩压数据如下:S 12-16不同麻醉诱导时相患者的收缩压(mmHg)对象间巧1 •建立假设1 > HO:j i・HI:[• •a=0.05 •卜选择统计方法:= 订•正态性处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互i 1独立的随机样本,其总体均数服从正态分布1 3・方差齐性相互比较的各处理水平的总体方差相等,即i I具有方差齐同;I1 3.各时间点组成的协方差阵具有球形性特征。

:I Ii I ! *计算统计量(由计算机完成)! :•结论:按照a=0.05/0.01的检验水准,拒绝/尚不能拒绝' 〕H0,……差异有/无统计学意义(统计学结论),| i I重复测量设计资料的统计分析方法A更于重复测量数据(临床上常称纵向监测数据), 去质上每个受试对象的观察结果是多次重复测量簧果的连线,统计分析的目的是比较这些连线变化趋势的特征。

spss课后作业——方差分析(答案)

spss课后作业——方差分析(答案)

spss课后作业——方差分析(答案)1. 不同岗位的平均工资问题,用方差分析的方法分析一线工人、科以上干部、一般干部三类职工的当前平均工资有无显著差异。

(见岗位工资.sav)要求:1.进行方差齐次性检验。

2.输出描述统计量表。

3.输出方差分析表(要求对组间平方和进行线性分解)。

4.进行均值的多重比较,方差相等时,用LSD方法;方差不等时,用Tamhane’s T2方法。

5.进行均值多项式比较。

均值系数coefficients的选择为(-1,1,-1)答:表1 描述统计量表此表说明略。

Oneway表2表2是方差齐次性检验结果。

该检验的F统计量的值为10.512,对应的概率p值=0<0.05,说明三组数据不具有方差齐性表3 方差分析结果表3是方差分析的主要结果。

从中可以看出,组间离差平方和为42070380885,组内离差平方和为52166613580.8,总的离差平方和为94236994465.8。

第一个P值P=0,小于显著水平0.05,故认为三类职工的当前平均工资存在显著差异。

对组间平方和进行线性分解,其中可以被线性解释的部分为437435223.343,不能被线性解释的部分为41632945661.7,第三个概率P值0.082来看,0.082>0.05,故不能认为当前平均工资受职工类别的线性影响是显著的。

表4 多项式比较系数表4显示输入的所要比较的各值均值的系数。

该系数表明将要检验的是mean2-(mean1+mean3)的值和0有无显著差异。

表5 多项式比较检验表5是多项式比较检验的结果。

在(-1,1,-1)的系数下,由于本题是各总体方差不等的情况,故应该看第二行的分析结果。

概率P值为0.001,小于显著水平0.05,故拒绝零假设,即认为科以上干部的当前平均工资(mean2)与其余两类职工的当前平均工资的和(mean1+mean3)有显著差异。

科以上干部的当前平均工资比其余两类职工的当前平均工资的和还要高。

SPSS学习笔记之_重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之_重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之——重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后,分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值,或者是通过重复测量同一个个体的不同部位(或组织)获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05,则说明重复测量数据之间不存在相关性,测量数据符合Huynh-Feldt条件,可以用单因素方差分析的方法来处理;如果检验结果P﹤0.05,则说明重复测量数据之间是存在相关性的,所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多,应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择:(1)采用MANOVA(多变量方差分析方法);(2)对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征(MAS)是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水,从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞,并伴有肺泡表面活性物质失活,而且肺组织也会发生化学性炎症,胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主,同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)是一种有丝分裂原,它特异作用于血管内皮细胞时,能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移,从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化,评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组(PS组)和常规治疗组(对照组),每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

SPSS学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告

SPSS学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告SPSS(Statistical Package for the Social Sciences,社会科学统计软件包)是一款功能强大的数据分析工具,广泛应用于各个领域的研究。

在SPSS中,重复测量的多因素方差分析被视为一项重要的统计方法,用于研究相同参与者在不同条件下的测试结果。

本篇学习笔记以重复测量的多因素方差分析为主题,将介绍如何使用SPSS进行该项分析,并给出详细的分析报告。

1. 研究目的和问题描述2. 数据采集和处理3. 研究设计和假设4. 数据分析5. 结果解释与讨论1. 研究目的和问题描述本次研究的目的是考察不同刺激条件对参与者注意力的影响。

具体而言,我们想了解参与者在三种刺激条件下的注意力水平是否存在显著差异。

2. 数据采集和处理我们招募了40位参与者,并随机将其分为三组。

每组参与者分别接受三次测试,每次测试采用不同的刺激条件。

我们记录了每位参与者的测试结果,并进行数据整理和清洗。

3. 研究设计和假设本研究采用的是重复测量的多因素方差分析设计。

考察因素为刺激条件,对应的水平为A、B和C。

我们的研究假设如下:- H0(零假设):不同刺激条件下的注意力水平无显著差异。

- H1(备择假设):不同刺激条件下的注意力水平存在显著差异。

4. 数据分析为了进行重复测量的多因素方差分析,我们打开SPSS软件,并导入数据集。

接下来,我们按照以下步骤进行分析:步骤一:打开SPSS软件,点击“打开”按钮,导入数据集。

步骤二:选择“分析”菜单,然后选择“一般线性模型”和“重复测量”。

步骤三:将待分析的因子变量(刺激条件)拖动到“因子”框中,并设置不同刺激条件的水平。

步骤四:选择适当的因变量(注意力水平),并将其拖动到“依赖变量”框中。

步骤五:点击“选项”按钮,可以对分析进行更多设置,比如是否计算偏斜度和峰度等。

步骤六:点击“确定”按钮,SPSS将自动进行重复测量的多因素方差分析,并生成分析结果。

重复测量设计的方差分析spss例析

重复测量设计的方差分析spss例析

重复测量的方差分析重复测量方差分析的基本概述:被试对象在接受不同处理后,对同一因变量(测试指标)在不同时点上进行多次测量所得的资料,称为重复测量资料。

这里的重复并不是单一的反复,而是在多个时点上的测量。

这种资料的特点是其定量观测指标的数值会随着时间的变化而发生动态变化,并且各时点上的数值是不满足相互独立的假设的。

因此不能用方差分析的方法直接进行处理。

如果在期初、期中、期末分别测量学生的电脑能力,则这是单变量重复测量问题。

如果分别在三个时期测量学生的电脑和数学成绩,则是多变量重复测量的问题。

重复测量资料的方差分析需满足的前提条件:1、一般方差分析的正态性和方差齐性检验。

2、协方差矩阵的球形对称性或者复合对称性;需要进行球形检验,检验对称性。

原假设:协方差满足球形对称。

当拒绝球形假设时,结果中还有其他表可以检验,见例题中的分析。

被试对象处理测量时间1 2 3 4…………m1 1 ………………………………………….2 1 ………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………….N1 1 …………………………………………..N1+1 2 …………………………………………. …………………………………………………………………………………………………………N2 2 …………………………………………………….例:为研究新减肥药和现有减肥药的效果是否不同,以及肥胖者在服药后不同时间体重的变化情况,将40名体重指标BMIF27的肥胖者随机分为两组,一组用新药,另一组用现有减肥药;坚持服药6个月,期间禁止使用任何影响体重的药物,而且被试对象行为、饮食、运动与服药前平衡期保持一致;分别测得0周、8周、16周、24周的体重资料;试对其进行方差分析。

Spss数据格式片段如下:1、正态性和方差齐性检验对4个不同时点上的体重变量进行检验使用科莫格洛夫—斯米诺夫检验只要16周第二种处理不显著,其他都显著不为0.可认为正态性假设基本成立。

(完整版)第9章方差分析思考与练习带答案

(完整版)第9章方差分析思考与练习带答案

第九章方差分析第九章方差分析【思考与练习】一、思考题1. 方差分析的基本思想及其应用条件是什么?2. 在完全随机设计方差分析中各表示什么含义?SS SS SS、、总组间组内3. 什么是交互效应?请举例说明。

4. 重复测量资料具有何种特点?5. 为什么总的方差分析的结果为拒绝原假设时,若想进一步了解两两之间的差别需要进行多重比较?二、最佳选择题1. 方差分析的基本思想为A. 组间均方大于组内均方B. 误差均方必然小于组间均方C. 总变异及其自由度按设计可以分解成几种不同来源D. 组内方差显著大于组间方差时,该因素对所考察指标的影响显著组间方差显著大于组内方差时,该因素对所考察指标的影响显著E.第九章 方差分析3.完全随机设计的方差分析中,下列式子正确的是4. 总的方差分析结果有P<0.05,则结论应为A. 各样本均数全相等B. 各总体均数全相等C. 各样本均数不全相等D. 各总体均数全不相等E. 至少有两个总体均数不等5. 对有k 个处理组,b 个随机区组的资料进行双因素方差分析,其误差的自由度为A. kb k b --B. 1kb k b ---C. 2kb k b ---D. 1kb k b --+E. 2kb k b --+6. 2×2析因设计资料的方差分析中,总变异可分解为A. MS MS MS =+B A 总B. MS MS MS =+B 总误差C. SS SS SS =+B 总误差D. SS SS SS SS =++B A 总误差E. SS SS SS SS SS =+++B A A B 总误差7.观察6只狗服药后不同时间点(2小时、4小时、8小时和24小时)血药浓度的变化,本试验应选用的统计分析方法是A. 析因设计的方差分析第九章方差分析B. 随机区组设计的方差分析C. 完全随机设计的方差分析D. 重复测量设计的方差分析E. 两阶段交叉设计的方差分析8. 某研究者在4种不同温度下分别独立地重复10次试验,共测得某定量指标的数据40个,若采用完全随机设计方差分析进行统计处理,其组间自由度是A.39B.36C.26D.9E.39. 采用单因素方差分析比较五个总体均数得,若需进一步了解其中一P0.05个对照组和其它四个试验组总体均数有无差异,可选用的检验方法是A. Z检验B. t检验C. Dunnett–t检验D. SNK–q检验E. Levene检验三、综合分析题1. 某医生研究不同方案治疗缺铁性贫血的效果,将36名缺铁性贫血患者随机等分为3组,分别给予一般疗法、一般疗法+药物A低剂量,一般疗法+药物A 高剂量三种处理,测量一个月后患者红细胞的升高数(102/L),结果如表9-1所示。

14第十四章重复测量单因素方差分析-刘红云版心理统计教材课后习题

14第十四章重复测量单因素方差分析-刘红云版心理统计教材课后习题

练习题1.判断题(1)顺序效应的存在使得我们无法进行重复测量单因素实验设计。

(2)SS被试间表示了被试间的变异。

(3)如果对于某个因变量来说,被试的个体差异较大,那么同等条件下,使用重复测量设计比完全随机设计更能发现实验的处理效应。

(4)如果被试的个体差异较大,并且在实验的处理水平中较为一致,那么误差变异(F比值的分母)也会比较大。

2.以下关于重复测量单因素方差分析中,个体差异所导致的变异的说法,哪个是正确的()(A)它不存在于F比值的分子中,但是必须从分母中除去(B)它不存在于F比值的分母中,但是必须从分子中除去(C)它被计算出来,并且同时从F比值的分子和分母中除去(D)它不存在于F比值的分子与分母中3.一个研究者进行了重复测量单因素实验研究,被试间自由度为9。

那么,研究中的被试数量为()(A)9 (B)10 (C)20 (D)信息不足,无法判断4.一个研究者在重复测量单因素方差分析中,得到的F比值其自由度为df=2 ,12。

有多少名被试参加了这个实验?(A)15 (B)14 (C)13 (D)75.在一个记忆实验中,20名被试在4种不同的条件下记忆一个单词表。

方差分析的总平方和为395,被试间平方和为59,误差平方和为285。

在这个重复测量单因素方差分析中,F比值为()(A)0.18 (B)2.82 (C)3.40 (D)3.766.研究者进行了一个实验研究,该研究比较了一个自变量中三个处理组的结果。

实验中每个处理组有n=10个得分。

(1)如果研究者使用独立测量实验设计,那么需要多少被试?F比值的自由度是多少?(2)如果研究者使用重复测量实验设计,那么需要多少被试?F比值的自由度又是多少?7.7名被试参加了一个学习实验。

每个被试分别在学习过程中的5个时间点均接受一项测试。

研究者向了解学习的效果是否显著。

请将下面的方差分析表补充完整。

(提示:可以从自由度开始)误差来源SS df MS F P处理间____ ____ 10 ____ ____ 处理内____ ____被试间52 ____误差____ ____ ____合计140 ____8.一家儿童电视台制作了三种不同的儿童电视节目。

重复测量设计资料的方差分析SPSS操作

重复测量设计资料的方差分析SPSS操作

Measure: MEASURE_1
Source FA C TO R1
FACTOR1 * GROUP
Erro r(F AC TO R 1)
Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huyn h-Fe ld t Lo we r-bou nd
111
123
131
B
10
118
114
116
123
133
C
11
131
119
118
135
129
C
12
129
128
121
148
132
C
13
123
123
120
143
136
C
14
123
121
116
145
126
C
15
125
124
118
142
130
(二)分析步骤 1.建立数据文件 本例需建立6个变量: 诱导方法group:数值型,变量值定义:A=1; B=2; C=3 5个时相测量结果:诱导前收缩压T0 ;时相1收缩压T1 ;时相2收缩压T2 ; 时相3收缩压T3 ;时相4收缩压 T4 ;上述5个变量均为数值型,直接输入测量 数值。建立数据文件“例7-6.sav”如图7-23所示。
图7-23 数据文件“例7-6.sav”

SPSS:单因素重复测量方差分析(史上最详细教程)

SPSS:单因素重复测量方差分析(史上最详细教程)

SPSS:单因素重复测量方差分析(史上最详细教程)一、问题与数据研究者招募了10名研究对象,研究对象进行了6个月的锻炼干预。

CRP浓度共测量了3次:干预前的CRP浓度——crp_pre;干预中(3个月)——crp_mid;干预后(6个月)——crp_post。

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。

部分数据如下:二、对问题的分析使用One-way Repeated Measures Anova进行分析时,需要考虑6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:受试者内因素(Within-Subject Factor)有3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(点击图片可查看大图) 四、对假设的判断在分析时,如何考虑和处理这5个假设呢?由于假设1-2都是对研究设计的假设,需要研究者根据研究设计进行判断,所以我们主要对数据的假设3-5进行检验。

(一) 检验假设3和假设4的SPSS操作1. 在主菜单点击Analyze > Descriptive Statistics > Explore...,如下图:2. 出现Explore对话框,将crp_pre、crp_mid和crp_post选入Dependent List,点击Plots;3. 出现下图Plots对话框;4. 在Boxplots下选择Dependents together,去掉Descriptive下Stem-和-leaf,选择Normality plots with tests,点击Continue;5. 回到Explore主对话框,在Display下方选择Plots,点击OK。

SPSS重复测量方差分析例题答案

SPSS重复测量方差分析例题答案

一、不同性别各阶段体重变化如图可知,不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。

通过重复测量方差分析,可知被试内自变量[不同阶段]的球形度检验不显著,p>0.05。

根据一元分析,各阶段体重变化显著,F(4,56)=57.534,P<0.05,df=4;被试间自变量[性别]存在显著的主效应,df=1,F=49.948,Sig=.000,P<0.01各[阶段]与[性别]的交互效应不显著df=4,F=0.193,p>0.05。

根据事后检验,仅4,5阶段体重的差异不显著,P>0.05,阶段2体重显著低于阶段1,P<0.05,其他阶段之间体重差异显著,p<0.01。

二、销售地点与销售时间对销售量的影响根据重复测量方差分析,被试内自变量[销售时间]的球形度检验显著df=2,p<0.01,根据多元分析,可知[销售时间]和[地区]的交互效应显著,F=5.590,p<0.05。

被试间自变量[地区]对销售时间的影响显著,df=2,F=58.149,Sig=。

000,P<0.01。

由于交互作用显著,现作简单效应分析:①同一销售时间,不同地区表1:同一销售时间不同地区的销售量单因素方差分析齐性检验方差分析df1 Sig df MS F Sig 销售时间1 2 .790 2 300677.167 47.756 .000** 销售时间2 2 .205 2 571034.389 49,741 .000** 销售时间3 2 .722 2 433628.667 63.121 .000****p<0.01由表可得,在同一销售时间(1或2或3)中,不同地区的销售量均差异显著,p<0.01,即自变量[地区]对[销售量]存在显著的主效应。

在事后检验中,不同地区的销售量均差异显著,p<0。

01,呈现地区1销售量>地区2销售量>地区3销售量。

②同一地区,不同销售时间表2:同一地区内不同销售时间的销售量重复测量方差分析球形度检验一元分析/多元分析df Sig df MS F Sig 地区1 2 .731 2 173537.167 400.995 .000**error1 10 432.767地区2 2 .332 2 87855.722 224.319 .000**error2 10 391.656地区3 2 .064 2 54192.056 17.625 .010*error3 10 3074.789*p<0.05;**p<0.01由此可知,同一地区不同销售时间下,销售量存在显著差异,即自变量[销售时间]对[销售量]存在显著主效应。

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一、不同性别各阶段体重变化
如图可知,不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。

通过重复测量方差分析,可知被试内自变量[不同阶段]的球形度检验不显著,p>0.05。

根据一元分析,各阶段体重变化显著,F(4,56)=57.534,P<0.05,df=4;被试间自变量[性别]存在显著的主效应,df=1,F=49.948,Sig=.000,P<0.01 各[阶段]与[性别]的交互效应不显著df=4,F=0.193,p>0.05。

根据事后检验,仅4,5阶段体重的差异不显著,P>0.05,阶段2体重显著低于阶段1,P<0.05,其他阶段之间体重差异显著,p<0.01。

二、销售地点与销售时间对销售量的影响
根据重复测量方差分析,被试内自变量[销售时间]的球形度检验显著df=2,p<0.01,根据多元分析,可知[销售时间]和[地区]的交互效应显著,F=5.590,p<0.05。

被试间自变量[地区]对销售时间的影响显著,df=2,F=58.149,Sig=。

000,P<0.01。

由于交互作用显著,现作简单效应分析:
①同一销售时间,不同地区
表1:同一销售时间不同地区的销售量单因素方差分析
齐性检验方差分析
df1 Sig df MS F Sig
销售时间1 2 .790 2 300677.167 47.756 .000**
销售时间2 2 .205 2 571034.389 49,741 .000**
销售时间3 2 .722 2 433628.667 63.121 .000**
**p<0.01
由表可得,在同一销售时间(1或2或3)中,不同地区的销售量均差异显著,p<0.01,即自变量[地区]对[销售量]存在显著的主效应。

在事后检验中,不同地区的销售量均差异显著,p<0。

01,呈现地区1销售量>地区2销售量>地区3销售量。

②同一地区,不同销售时间
表2:同一地区内不同销售时间的销售量重复测量方差分析
球形度检验一元分析/多元分析
df Sig df MS F Sig
地区1 2 .731 2 173537.167 400.995 .000**
error1 10 432.767
地区2 2 .332 2 87855.722 224.319 .000**
error2 10 391.656
地区3 2 .064 2 54192.056 17.625 .010*
error3 10 3074.789
*p<0.05;**p<0.01
由此可知,同一地区不同销售时间下,销售量存在显著差异,即自变量[销售时间]对[销售量]存在显著主效应。

同时,根据事后检验,在三个地区中,销售时间2的销售量均显著高于销售时间1和销售时间3,p<0.01;在地区1中,销售时间1的销售量显著高于销售时间3,p<0.05,在地区2和3中,销售时间1与3的销售量则无显著差异,p>0.05。

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