三因素实验设计文档格式.docx

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方差齐性检验结果：

P=>

所以各组数据方差齐性。

误差方差等同性的Levene检验a

F

df1

df2

Sig.

7

32

.278

检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。

a.设计:

截距+A+B+C+A*B+A*C+B*C+A*B*C

被试间变量效应检验结果：

A、B、C的主效应均极显著（P<

）；

AB交互效应显著；

AC交互效应极显著；

BC交互效应不显著；

ABC交互效应极显著。

对于二阶与三阶交互效应显著的，还需进行简单效应与简单简单效应检验。

主体间效应的检验

源

III型平方和

df

均方

校正模型

.000

截距

1

A

B

C

.001

A*B

.037

A*C

.007

B*C

.146

A*B*C

.002

误差

校正的总计

39

a.R方=.852（调整R方=.819）

简单效应检验：

在主对话框中，单击Paste按钮，SPSS会把原先的全部操作转换成语句并粘贴到新打开的程序语句窗口中，在命令语句中加入EMMEANS引导的语句；

结果：

当被试使用联想策略进行记忆时，无干扰条件的记忆成绩极显著优于有干扰条件的记忆成绩；

当被试使用复述策略进行记忆时，无干扰条件的记忆成绩也极显著优于有干扰条件的记忆成绩。

当被试使用联想策略进行记忆时，实物图片的记忆成绩极显著优于图形图片的记忆成绩；

当被试使用复述策略进行记忆时，实物图片与图形图片的记忆成绩无显著差异。

简单简单效应检验：

所以a,b,c有显著差异。

2、重复测量一个因素的三因素混合实验设计数据处理

1.DataView，进入数据输入窗口，将原始数据输入SPSS表格区域

2.Analyze→GeneralLinearModel→RepeatedMeasures（在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复变量）

3.在定义被试内变量（Within-SubjectFactorName）的方框中，设置被试内变量标记类型，在定义其水平（NumberofLevel）的对框中，输入3，表示有两个水平，然后按填加（Add）钮。

4.按定义键（Define），返回重复测量主对话框，将b1、b2、b3选入被试内变量（Winthin-SubjectsVariables）方框中，将a、c选入被试间变量框中。

5.点击选项Options，进行如下操作：

①将被试内变量b（三个水平）键入到右边的方框中，采用[LSD（none）]法进行多重比较，

②选择Descriptivestatistics命令，对数据进行描述性统计。

选择Homogeneitytests进行方差齐性检验。

6.单击continue选项，返回主对话框，点击OK，执行程序。

7.结果：

一元方差分析：

标记类型主效应显著，F=，P=；

句长类型主效应检验，因其满足球形假设，故参见每项检验的第一行SphericityAssumed的结果，即，F=，P=.000，表明b变量主效应极其显著；

a与b的交互效应检验。

因其满足球形假设，故参见标准一元方差分析的结果，即F=，P=.001，表明a与b的交互效应极显著。

多重比较：

长句与中句之间差异极其显著（P=）；

长句与短句之间差异极其显著（P=）；

中句与短句之间差异也极其显著（P=）。

显示时间

dimension1

30秒

.95743

4

15秒

8

16

数字图片

符号图片

.81650

.83452

协方差矩阵等同性的Box检验a

Box的M

.749

18

.760

检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。

截距+a+c+a*c

主体内设计:

b

多变量检验b

效应

值

假设df

误差df

b

Pillai的跟踪

.803

Wilks的Lambda

.197

Hotelling的跟踪

Roy的最大根

b*a

.822

.178

b*c

.169

.362

.831

.203

b*a*c

.752

.248

a.精确统计量

b.设计:

主体内效应的检验

度量:

MEASURE_1

采用的球形度

2

Greenhouse-Geisser

Huynh-Feldt

下限

.352

.350

.317

误差（b）

24

无标记的情况下，各句子类型之间不存在显著性差异，F＝，P=；

有标记的情况下，各句子类型之间存在极显著性差异，F＝，P=。

三、重复测量两个因素的三因素混合实验设计数据处理

1.打开SPSS软件，点击DataView数据视图，进入数据输入窗口，将原始数据输入SPSS表格区域；

2.在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复度量；

3.分别定义两个被试内变量名及其水平数，点击“定义”；

4、将b1c1、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2选入被试内变量（Winthin-SubjectsVariables）方框中，将a选入被试间变量框中；

5、点击选项Options，然后将被试内变量b（三个水平）键入到右边的方框中，采用LSD（none）法进行多重比较，并选择描述统计和方差齐性检验，点击继续，再点击确定输出结果；

6.结果：

描述性统计结果：

b1c1

.92582

b1c2

b2c1

b2c2

b3c1

.75593

.77190

b3c2

Box’s方差齐性结果：

，所以各组数据方差齐性。

21

.395

截距+a

b+c+b*c

多变量检验：

因为P=0<

，所以B的主效应极显著；

而且P=0<

，BA的交互作用极显著；

同理可知：

C的主效应极显著，CA的交互效应不显著，BCA的三阶交互效应极显著。

.906

.094

.961

.039

c

.909

.091

c*a

.003

.043a

.839

.997

.234

.176

.766

.306

b*c*a

.827

.173

b.设计:

球形假设检验：

被试内变量球形假设检验，由于c变量只有两个水平，所以不需要检验；

b,b*c均满足球形假设。

Mauchly的球形度检验b

主体内效应

Mauchly的W

近似卡方

Epsilona

.764

.174

.809

.965

.500

.

.952

.642

.725

.954

检验零假设，即标准正交转换因变量的误差协方差矩阵与一个单位矩阵成比例。

a.可用于调整显著性平均检验的自由度。

在"

主体内效应检验"

表格中显示修正后的检验。

Levene’s方差齐性检验结果：

因为P>

，各组因变量方差齐性。

.168

14

.688

.009

.926

.152

.702

.453

.512

.399

.538

.610

.448

被试间变量效应：

，A的主效应极显著。

转换的变量:

平均值

a

b因素的多重比较结果：

实物图片的记忆成绩显著优于数字图片和符号图片，数字图片，数字图片的记忆成绩显著优于符号图片。

成对比较

（I）b

（J）b

均值差值（I-J）

标准误差

差分的95%置信区间a

上限

.781*

.163

.431

3

*

.257

.220

基于估算边际均值

*.均值差值在.05级别上较显著。

a.对多个比较的调整：

最不显著差别（相当于未作调整）。

进行简单效应检验：

因为BA交互效应显著，需进行简单效应检验；

程序语句：

结果截图：

b*a描述性统计结果

b*a配对比较结果

进行简单简单效应检验：

BCA三阶交互效应显著，还需进行简单简单效应检验。

在a水平下b*c交互效应配对比结果

四、三因素重复测量实验设计数据处理

1.打开SPSS软件，点击DataView，进入数据输入窗口，将原始数据输入SPSS表格区域；

2.在菜单栏中选择分析→一般线性模型→重复变量；

4.将a1b3c1、a1b3c2、a2b1c1、a2b1c2、a2b2c1、a2b2c2、a2b3c1、a2b3c2等选入被试内变量（Winthin-SubjectsVariables）方框中，将a选入被试间变量框中；

5.点击选项Options，然后将被试内变量b（三个水平）键入到右边的方框中，采用LSD（none）法进行多重比较，并选择描述统计和方差齐性检验，点击继续，再点击确定输出结果；

6.结果:

3个自变量之间两两都有显著差异，3者之间也有显著差异。

a1b1c1

a1b1c2

a1b2c1

a1b2c2

a1b3c1

a1b3c2

a2b1c1

a2b1c2

a2b2c1

a2b2c2

a2b3c1

.57735

a2b3c2

.957

.004

.043

.950

.050

.905

.013

.095

a*b

.989

.011

a*c

.034a

.866

.560

.440

a*b*c

.969

.031

截距

a+b+c+a*b+a*c+b*c+a*b*c

.452

.646

.927

.412

.630

.873

.314

.593

.757

.341

.603

.786

检验零假设，即标准正交转换因变量的误差协方差