重复测量方差分析的原理和统计操作

重复测量方差分析的原理和统计操作Contents原理1统计操作2结果解释3简单效应分析4原理•重复测量设计是对同一因变量进行重复测度。•重复测量设计的方差分析可以是同一条件下进行的重复测度，也可以是不同条件下的重复测量，可以考察：•（1）各种处理之间是否存在显著性差异；•（2）被试之间的差异；•（3）各种处理与被试分组之间的交互作用。统计操作•使用范例：•1、攻击性的追踪调查中，考察不同性别的高中生攻击性发展特点是否有差异，采用了2（男/女，组间变量）×2（第一年测试/第二年测试，组内变量）的重复测量方差分析；•2、攻击性干预的研究中，考察实验组和控制组在团体辅导前后是否产生了变化，采用了2（实验组/干预组，组间变量）×2（前测/后测，组内变量）的重复测量方差分析。统计操作•数据范式编号性别身体攻击言语攻击……身体攻击2言语攻击2……11XXXXXX22XXXXXX31XXXXXX41XXXXXX52XXXXXX62XXXXXX统计操作•1、analyze——generallinearmodels——repeatedmeasures，进入定义重复测量变量界面；•2、在factor1中输入组内因素名称，即重复测量变量（注：不能和数据文件中的变量重名），在numberoflevels中输入组内因素的水平数，点击add，点击下方的define；统计操作•3、进入重复测量方差分析的主对话框，定义组内变量和组间变量；•4、将“身体攻击”和“身体攻击2”分别选入组内变量中，将“性别”选入组间变量中；•5、如有其它影响因素（如人口学变量）可能会对结果产生影响，可以选入到协变量中，减少误差；统计操作•6、点击option，将sex、身体攻击性、sex*身体攻击性均选入右边边框，点击边框下的comparemaineffects（主效应）；•7、选择下方的descriptivestatistics,estimatesofeffectsize,observedpower,homogeneitytest，点击continue；统计操作•8、点击paste,运行命令如下：•GLM身体攻击身体攻击2BYsex•/WSFACTOR=身体攻击性2Polynomial•/METHOD=SSTYPE(3)•/EMMEANS=TABLES(sex)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(身体攻击性)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)•/PRINT=DESCRIPTIVEETASQOPOWERHOMOGENEITY•/CRITERIA=ALPHA(.05)•/WSDESIGN=身体攻击性•/DESIGN=sex.结果解释•组内差异——查看测试时间的主效应和测试时间、性别的交互作用身体攻击维度上，测试时间的主效应不显著身体攻击维度上，测试时间和性别的交互作用显著•组间差异——查看性别的主效应身体攻击维度上，性别的主效应显著•注意：重复测量方差分析主要查看的是交互作用，如果交互作用显著，就不需要查看主效应了，只需对交互作用进行简单效应分析；若交互作用不显著，则查看主效应。结果解释•主效应结果查看（在本示例中，是不需要查看主效应的）简单效应分析•简单效应分析命令•/EMMEANS=TABLES(A*B)COMPARE(A)ADJ(SIDAK)•A、B为变量名称•进行简单效应分析的时候，需把这一条命令改写后加入到原始的重复测量方差分析中。简单效应分析•原始命令•GLM身体攻击身体攻击2BYsex•/WSFACTOR=身体攻击性2Polynomial•/METHOD=SSTYPE(3)•/EMMEANS=TABLES(sex)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(身体攻击性)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)•/PRINT=DESCRIPTIVEETASQOPOWERHOMOGENEITY•/CRITERIA=ALPHA(.05)•/WSDESIGN=身体攻击性•/DESIGN=sex.简单效应分析•加入简单效应分析命令•GLM身体攻击身体攻击2BYsex•/WSFACTOR=身体攻击性2Polynomial•/METHOD=SSTYPE(3)•/EMMEANS=TABLES(sex)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(身体攻击性)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)•/EMMEANS=TABLES(A*B)COMPARE(A)ADJ(SIDAK)•/PRINT=DESCRIPTIVEETASQOPOWERHOMOGENEITY•/CRITERIA=ALPHA(.05)•/WSDESIGN=身体攻击性•/DESIGN=sex.简单效应分析•改变简单效应分析命令中的变量名•GLM身体攻击身体攻击2BYsex•/WSFACTOR=身体攻击性2Polynomial•/METHOD=SSTYPE(3)•/EMMEANS=TABLES(sex)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(身体攻击性)COMPAREADJ(LSD)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)COMPARE(sex)ADJ(SIDAK)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)COMPARE(身体攻击性)ADJ(SIDAK)•/PRINT=DESCRIPTIVEETASQOPOWERHOMOGENEITY•/CRITERIA=ALPHA(.05)•/WSDESIGN=身体攻击性•/DESIGN=sex.主效应分析部分命令，可以删除简单效应分析•最后的简单效应分析命令•GLM身体攻击身体攻击2BYsex•/WSFACTOR=身体攻击性2Polynomial•/METHOD=SSTYPE(3)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)COMPARE(sex)ADJ(SIDAK)•/EMMEANS=TABLES(sex*身体攻击性)COMPARE(身体攻击性)ADJ(SIDAK)•/PRINT=DESCRIPTIVEETASQOPOWERHOMOGENEITY•/CRITERIA=ALPHA(.05)•/WSDESIGN=身体攻击性•/DESIGN=sex.简单效应分析•结果部分-1第一年和第二年测试中，都存在显著的性别差异，男生得分显著高于女生得分。简单效应分析•结果部分-2在追踪中，男生第二年的得分显著低于第一年的得分，女生第二年的得分显著高于第一年的得分。即，男生的身体攻击性随时间下降，女生的身体攻击性随时间上升。