三因素实验设计Word文件下载.docx
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复述策略
6.8000
1.30384
7.2000
7.0000
1.24722
4.0000
1.00000
2.8000
.83666
3.4000
1.07497
1.83787
2.53859
5.2000
2.16673
9.9000
3.54181
7.6000
1.42984
8.7500
2.88143
4.7000
1.70294
3.7000
1.25167
4.2000
1.54238
7.3000
3.79889
5.6500
2.39022
6.4750
3.24225
40
方差齐性检验结果:
P=0.278>
0.05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.
1.309
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<
0.01);
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
349.175a
49.882
26.254
.000
截距
1677.025
1
882.645
A
65.025
34.224
B
207.025
108.961
C
27.225
14.329
.001
A*B
9.025
4.750
.037
A*C
15.625
8.224
.007
B*C
4.225
2.224
.146
A*B*C
21.025
11.066
.002
误差
60.800
1.900
2087.000
校正的总计
409.975
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。
二、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.在定义被试变量(Within-SubjectFactorName)的方框中,设置被试变量标记类型,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=37.022,P=0.009;
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=47.79,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=34.02,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=0.003);
长句与短句之间差异极其显著(P=0.000);
中句与短句之间差异也极其显著(P=0.002)。
显示时间
dimension1
30秒
14.2500
.95743
4
15秒
9.7500
1.70783
12.0000
2.72554
8
5.2500
6.5000
1.29099
5.8750
1.24642
4.89168
8.1250
2.23207
8.9375
3.76774
16
数字图片
8.5000
7.5000
1.30931
10.2500
5.5000
7.8750
2.90012
9.3750
1.68502
1.60357
7.9375
2.17466
符号图片
.81650
5.7500
6.3750
1.40789
6.7500
2.7500
4.7500
2.31455
6.8750
.83452
4.2500
2.05287
5.5625
2.03204
协方差矩阵等同性的Box检验a
Box的M
26.278
.749
18
508.859
.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
主体设计:
b
多变量检验b
效应
值
假设df
误差df
b
Pillai的跟踪
.803
22.413a
2.000
11.000
Wilks的Lambda
.197
Hotelling的跟踪
4.075
Roy的最大根
b*a
.822
25.414a
.178
4.621
b*c
.169
1.117a
.362
.831
.203
b*a*c
.752
16.698a
.248
3.036
a.精确统计量
b.设计:
主体效应的检验
度量:
MEASURE_1
采用的球形度
96.167
2
48.083
29.974
Greenhouse-Geisser
1.902
50.549
Huynh-Feldt
下限
1.000
78.000
39.000
24.312
41.000
3.500
1.750
1.091
.352
1.840
.350
.317
54.500
27.250
16.987
28.647
误差(b)
38.500
24
1.604
22.829
1.686
24.000
12.000
3.208
无标记的情况下,各句子类型之间不存在显著性差异,F=9.000,P=0.100;
有标记的情况下,各句子类型之间存在极显著性差异,F=150.333,P=0.007。
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.分别定义两个被试变量名及其水平数,点击“定义”;
4、将b1c1、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2选入被试变量(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
14.0000
.92582
4.8750
9.4375
4.78844
b1c2
9.5000
1.19523
6.1250
1.12599
7.8125
2.07264
b2c1
8.6250
1.06066
10.0000
9.3125
1.35247
b2c2
7.2500
1.28174
1.06904
1.45488
b3c1
.75593
6.9375
.77190
b3c2
2.8750
4.3750
1.85742
Box’s方差齐性结果:
P=0.395>
0.05,所以各组数据方差齐性。
42.802
1.053
21
720.888
.395
截距+a
b+c+b*c
多变量检验:
因为P=0<
0.01,所以B的主效应极显著;
而且P=0<
0.01,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
62.841a
13.000
.094
9.668
.961
160.414a
.039
24.679
c
.909
139.528a
14.000
.091
9.966
c*a
.003
.043a
.839
.997
.234
1.991a
.176
.766
.306
b*c*a
.827
31.113a
.173
4.787
b.设计:
球形假设检验:
被试变量球形假设检验,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
主体效应
Mauchly的W
近似卡方
Epsilona
.764
3.503
.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>
0.05,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:
0.01,A的主效应极显著。
转换的变量:
平均值
5221.500
4716.194
a
170.667
154.151
15.500
1.107
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
Sig.a
差分的95%置信区间a
上限
.781*
.163
.431
1.131
3
2.969*
.257
2.417
3.521
-.781*
-1.131
-.431
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