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spss两因素重复测量

做同一时间的不同组间的方差分析,同一组不同时间的方差分析,这两个方面 单因素方差分析 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(homogeneity of variance) 在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

重复测量方差分析 结果有三方面 一方面是 看 不同重复之间是否有差异 也就是时间是否有影响 另一方面 是研究的因素对结果是否有影响 第三是因素和时间是否有交叉影响

重复测量数据的分析思路,采用重测测量方差分析的方法进行主效应,时间效应和交互效应的研究,获取组间整体、时点间整体,交互作用的3对F,P,再整体解释一下.如果交互效应显著,则分析不同时间点组间差异,组内不同时间点差异即可.组间单因素方差分析,组内配对t检验矫正a水平.

重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计,就用多因素方差分析即可分析了

把80个数据求出平均分,然后按舒华的书录入就可以.

重复测量本来就是时间和处理2个因素啊

虽然是两因素分析但是和随机区组一样是用双向分类方差分析,即two-way ANOVA ,analyze-general linear model-univariate,model中选full factorial -interaction,因为只有两个因素所以不需要进行后面的多重比较

看交互作用的显著性,若结果报表的交互作用那一栏sig值小于0.05,则认为交互作用显著

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性 就要接下来跟着的方差分析表 就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子不同水平 因变量

拒绝,有相关, 我替别人做这类的数据分析蛮多的

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