菜鸟也爱数据分析之SPSS篇——两因素重复测量方差分析

作者：夏雨骄阳 审阅：红豆牛奶 封面：自己想吧

原理与方法

重复测量是对一个因变量进行重复测度的一种实验设计技术，两因素重复测量则是指实验中包含两个因素，每个因素可有两个或更多个水平，同一被试群体在这两个因素上都进行了重复测量。

SPSS实操

下面以高低频规则不规则字的命名研究为例，介绍两因素重复测量方差分析。本研究中，包含字频（A）和规则性（B）两个因素，前者分高频和低频两个水平，后者分非常规则和一般规则和很不规则三个水平。因此，这是一个2*3的实验，包含六种条件，即A1B1、A1B2、A1B3、A2B1、A2B2、A2B3。整个实验包含80个汉字，高频字和低频字各半，无论是高频字还是低频字，h非常规则、一般规则以及很不字都各占三分之一。6名被试者参加实验，计算每名被试者每种条件下的平均命名反应时，得到原始数据，如图1.1。

图1.1

Step1：依次单击菜单“分析-一般线性模型-重复测量”，打开“重复测量定义因子”对话框，“主体内因子名”填入“A”，“级别数”填入“2”，点击“添加”，“主体内因子名”填入“B”，“级别数”填入“3”，点击“添加”再点击“定义”，如图1.2。

                            图1.2

Step2：此时打开“重复测量”对话框，如图1.3，将“A1B1”选入?(1,1),其余类似，如图1.4，注意一定要按照顺序。

图1.3

图1.4

Step3：单击“模型，打开”“重复测量：模型”对话框，“指定模型”选择“全因子”，如图1.5。

图1.5

Step4：单击“选项，打开”“重复测量：选项”对话框，将A、B以及A*B选入“显示下列各项的平均值”，勾选 “比较主效应”，如图1.6。 

图1.6

结果解读

点击确定，得到分析结果，如图1.7至图1.9。

图1.7

多变量检验结果表即多元方差分析结果表，一般选用比莱轨迹这行的数据，不符合球形假设，才以此检验结果为准。A因素只有两个水平，无需作球形检验，则以此结果为准，P值为0.018，主效应显著。从球形检验结果表中，B因素以及A*B因素均不符合球形假设，也以此结果为准。B因素有三个水平，P值为0.000，主效应显著；而A*B交互项的P值为0.056，交互效应不显著。

图1.8

从球形检验结果表中可看出，B因素以及A*B因素的P值均为0.013，小于0.05，不符合球形假设。

图1.9

主体内效应检验结果表即一元方差分析结果表，由于不符合球形假设，则选用校正结果即格林豪斯-盖斯勒一行的数据为准，A因素的P值为0.018，主效应显著，B因素的P值为0.000，主效应显著，A*B交互项的P值为0.195，交互效应不显著。

如果满足球形假设，那么我们用假设球形度一行的数据。

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