三因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1、三因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)三因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理一、三因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理過程：1、打開SPS欹件，點(diǎn)擊DataView，進(jìn)入數(shù)據(jù)輸入窗口，將原始數(shù)據(jù)輸入SPSS表格區(qū)域；2、在菜單欄中選擇分析一一股線性模型一單變量；3、因變量DependentVariable方框中放入記憶成績(jī)（JY）,固定變量（FixedFactor（s）方框中，放入自變量記憶策略、有無干擾和材料類型；4、點(diǎn)擊選項(xiàng)（Options）按鈕，選擇Descriptivestatistics,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)；選擇Homogeneitytests,進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)；5.結(jié)果分析：描述性統(tǒng)計(jì)量因變量:記憶成績(jī)記憶策略有

2、無干擾材料類型均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N聯(lián)想策略d無干擾實(shí)物圖片13.00001.581145i圖形圖片8.00001.581145m總計(jì)10.50003.0276510e有干擾實(shí)物圖片5.40002.073645n圖形圖片4.6000.894435s.總計(jì)i5.00001.5634710?？傆?jì)實(shí)物圖片9.20004.3665410n圖形圖片6.30002.16282102總計(jì)7.75003.6688620復(fù)述策略d無干擾實(shí)物圖片6.80001.303845i圖形圖片7.20001.303845m總計(jì)7.00001.2472210e有干擾實(shí)物圖片4.00001.000005n圖形圖片2.8000.8366

3、65s總計(jì)3.40001.0749710i總計(jì)實(shí)物圖片5.40001.8378710o圖形圖片5.00002.53859102總計(jì)5.20002.1667320總計(jì)d無干擾實(shí)物圖片9.90003.5418110i圖形圖片7.60001.4298410m總計(jì)8.75002.8814320e有干擾實(shí)物圖片4.70001.7029410n圖形圖片3.70001.25167Lios總計(jì)4.20001.5423820i總計(jì)實(shí)物圖片7.30003.79889200圖形圖片5.65002.3902220n總計(jì)6.47503.242251402方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果：P=0.278>0.05所以各組數(shù)據(jù)方差齊

4、性。誤差方差等同性的Levene檢當(dāng)a因變量:記憶成績(jī)Fdf1df2Sig.1.309732.278檢驗(yàn)零假設(shè)，即在所有組中因變量的誤差方差均相等。a.設(shè)計(jì)：截距+A+B+C+A*B+A*C+B*C+A*B*C被試問變量效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果：A、B、C的主效應(yīng)均極顯著（P<0.01）;AB交互效應(yīng)顯著；AC交互效應(yīng)極顯著；BC交互效應(yīng)不顯著；ABC交互效應(yīng)極顯著。對(duì)于二階與三階交互效應(yīng)顯著的，還需進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)與簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)。主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)因變量:記憶成績(jī)?cè)碔II型平方和df均力FSig.校正模型349.175a749.88226.254.000截距1677.02511677.025882.

5、645.000A65.025165.02534.224.000B207.0251207.025108.961.000C27.225127.22514.329.001A*B9.02519.0254.750.037A*C15.625115.6258.224.007B*C4.22514.2252.224.146A*B*C21.025121.02511.066.002wt60.800321.900總計(jì)2087.00040校正的總計(jì)409.97539因變量:記憶成績(jī)主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)源III型平方和df均力FSig.校正模型349.175a749.88226.254.000截距1677.02511677.

6、025882.645.000A65.025165.02534.224.000B207.0251207.025108.961.000C27.225127.22514.329.001A*B9.02519.0254.750.037A*C15.625115.6258.224.007B*C4.22514.2252.224.146A*B*C21.025121.02511.066.002wt60.800321.900總計(jì)2087.00040校正的總計(jì)409.97539a.R方=.852（調(diào)整R方=.819）簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn):在主對(duì)話框中，單擊Paste按鈕，SPS8把原先的全部操作轉(zhuǎn)換成語句并粘貼到新打開的程序

7、語句窗口中,在命令語句中加入EMMEA曲導(dǎo)的語句；FUeEdii.'電wDataTransformAnalyzeDir-ectMarketingGraphs123456789inIT17EstimatedMarginalMeans0fH憶成縊有無干擾LI'U一qr貌DATASETACTIVATEOataSetl.1UNIANQVAJYE3YABC/METHOD=rSSTVPE(3)lMTF0rFnT=lk?lLJCF_/EMME-”二TABLLiapbjCOMRAREADJ(SIDAK>EL1MEANS=TABLES(a'c)COMPARE(c)ADJ(SIDAK

8、)PIAU)/PR1JT=HOf<1OGEMECTYDESCRIPTIVEfTER1A=ALPHA(06>irDESIGn=ABCA"6A"CSTCA'B"C結(jié)果：當(dāng)被試使用聯(lián)想策略進(jìn)行記憶時(shí)，無干擾條件的記憶成績(jī)極顯著優(yōu)于有干擾條件的記憶成績(jī)；當(dāng)被試使用復(fù)述策略進(jìn)行記憶時(shí)，無干擾條件的記憶成績(jī)也極顯著優(yōu)于有干擾條件的記憶成績(jī)。當(dāng)被試使用聯(lián)想策略進(jìn)行記憶時(shí)，實(shí)物圖片的記憶成績(jī)極顯著優(yōu)于圖形圖片的記憶成績(jī)；當(dāng)被試使用復(fù)述策略進(jìn)行記憶時(shí)，實(shí)物圖片與圖形圖片的記憶成績(jī)無顯著差異。Dependenttriable:記憶成蹣記憶策畸有無干擾MeanStd

9、.Error95%Con1iden<»IntervalLowerBoundUpperBound聯(lián)起第略無干擾10.5004369.61211,388宵干擾5.000.4駝<1125.888史述筮格英干擾7.000.4366.1127,888一干擾S.400.4362,5124.288DspendentVanabIe：i二憶或二!.記憶域肝（i）打無r擾HITruittMrsnDiWerfehet住45WErr,呂均95%ConMnncAKtorwltarLgCfBouAHU#七日MAd鼠:善境喧Ar+ft樸5&00181哥4?446756Wtftjtlft55no

10、例6XWO-57554即復(fù)述維肝jfc-FK3-&D0.G1£xno2J4449弱有T統(tǒng)iTKowp而16MO上5M-2344簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn):234567891011UNIANOVAJYBYABCMETH?？?SSTYPE;TERCEPT=INCLUDE/PLOT=PROFILE(BWCMACWBA*B*C)PRimHOMOG日舊TVDESCRIPTIVEEML'E-JS=TABLES(A'B*C)COMPARE(C)ADJ(SIDAK)EMMEANS-TABLES(B*C*A)COMPARE(AADJ(SIDAK)Em“EANS=TfrBLES(C*A到C

11、OMPARE(切ADJ(S1DAK)CRITERIA=ALPHA(05)DESIGN=ABCA"BA*CB*CA'E*C.結(jié)果：所以a,b,c有顯著差異DapsndentVarable記出，此靖記憶第略有無干擾附材相類型NeanDifferenced-J)Std.ErrorSi9*95%Confidenceintervalforrfference1-LowerBoundUpperBound取歲弟啼無干擾工構(gòu)圖片惻俯圖片5000,672COO3224自776國戰(zhàn)圖片實(shí)物圖片出一口00,&72.0006.776-3224有干擾實(shí)物圖片隕布圖片,800,872,366S76

12、2.576國陽圖片或物圖片vBOO872366*2.576.976中述俄略-F戰(zhàn)7-圖片圖形圖件*.400,872,649217rB1376國冊(cè)圖H實(shí)而片,400,B?2,6491.3762.17V白下性實(shí)物四片圖形圖片1.20D,872-.5762.97B一用那市空拘圖片-1.200,872,175-2.076578二、重復(fù)測(cè)量一個(gè)因素的三因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理過程：1 .DataView,進(jìn)入數(shù)據(jù)輸入窗口，將原始數(shù)據(jù)輸入SPSSft格區(qū)域2 .Analyze-GeneralLinearModel-RepeatedMeasures(在菜單欄中選擇分析一一股線性模型一重復(fù)變量)3 .在定義被

13、試內(nèi)變量(Within-SubjectFactorName)的方框中，設(shè)置被試內(nèi)變量標(biāo)記類型，在定義其水平(NumberofLevel)的對(duì)框中，輸入3,表示有兩個(gè)水平，然后按填加(Add)鈕。4.按定義鍵（Define）,返回重復(fù)測(cè)量主對(duì)話框，將bl、b2、b3選入被試內(nèi)變量（Winthin-SubjectsVariables方框中，將a、c選入被試問變量框中。5.點(diǎn)擊選項(xiàng)Options,進(jìn)行如下操作:將被試內(nèi)變量b（三個(gè)水平）鍵入到右邊的方框中，采用LSD（none）法進(jìn)行多重比較，選擇Descriptivestatisti臉令，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。選擇Homogeneitytests&

14、#174;行方差齊性檢驗(yàn)。6 .單擊continue選項(xiàng)，返回主又t話框，點(diǎn)擊OK,執(zhí)行程序。7 .結(jié)果：一元方差分析：標(biāo)記類型主效應(yīng)顯著，F(xiàn)=37.022,P=0.009;句長類型主效應(yīng)檢驗(yàn)，因其滿足球形假設(shè)，故參見每項(xiàng)檢驗(yàn)的第一行SphericityAssumed的結(jié)果，即，F(xiàn)=47.79,P=.000,表明b變量主效應(yīng)極其顯著；a與b的交互效應(yīng)檢驗(yàn)。因其滿足球形假設(shè)，故參見標(biāo)準(zhǔn)一元方差分析的結(jié)果，即F=34.02,P=.001,表明a與b的交互效應(yīng)極顯著。多重比較：長句與中旬之間差異極其顯著（P=0.003）;長句與短句之間差異極其顯著（P=0.000）;中旬與短句之間差異也極其顯著（P

15、=0.002）。描述性統(tǒng)計(jì)量有無干擾顯示時(shí)間均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N實(shí)物圖片無干擾di30秒m15秒en總計(jì)sidoni214.25009.750012.0000.957431.707832.72554448m有干擾di30秒em15秒nen總計(jì)ssiiono25.25006.50005.8750.957431.290991.24642448n總計(jì)di30秒1m15秒en總計(jì)sion29.75008.12508.93754.891682.232073.767748816數(shù)字圖片d無干擾di30秒im15秒men總計(jì)esinons28.50007.50008.00001.290991.290991.309

16、31448i有干擾di30秒om15秒10.25005.50001.707831.2909944nen總計(jì)1sion27.87502.900128總計(jì)di30秒m15秒en總計(jì)sion29.37506.50007.93751.685021.603572.174668816符號(hào)圖片無干擾di30秒m15秒en總計(jì)sidoni27.00005.75006.3750.816501.707831.40789448m有干擾di30秒em15秒nen總計(jì)ssiiono26.75002.75004.7500.95743.957432.31455448n總計(jì)di30秒1m15秒en總計(jì)sion26.87504

17、.25005.5625.834522.052872.032048816協(xié)方差矩陣等同性的Box檢驗(yàn)aBox的MFdf1df2Sig.26.278.74918508.859.760檢驗(yàn)零假設(shè)，即觀測(cè)到的因變量的協(xié)方差矩陣在所有組中均相等。a.設(shè)計(jì):截距+a+c+a*c主體內(nèi)設(shè)計(jì)：b多變量檢驗(yàn)效應(yīng)值F假設(shè)df誤差dfSig.bPillai的跟蹤.80322.413a2.00011.000.000Wilks的.19722.413a2.00011.000.000LambdaHotelling的跟蹤4.07522.413a2.00011.000.000Roy的取大根4.07522.413a2.00011

18、.000.000b*aPillai的跟蹤.82225.414a2.00011.000.000Wilks的.17825.414a2.00011.000.000LambdaHotelling的跟蹤4.621_a25.4142.00011.000.000Roy的取大根4.62125.414a2.00011.000.000b*cPillai的跟蹤.1691.117a2.00011.000.362Wilks的.8311.117a2.00011.000.362LambdaHotelling的跟蹤.2031.117a2.00011.000.362Roy的取大根.2031.117a2.00011.000.36

19、2b*a*Pillai的跟蹤.75216.698a2.00011.000.000cWilks的.24816.698a2.00011.000.000LambdaHotelling的跟蹤3.03616.698a2.00011.000.000Roy的取大根3.03616.698a2.00011.000.000a.精確統(tǒng)計(jì)量b.設(shè)計(jì):截距+a+c+a*c主體內(nèi)設(shè)計(jì)：b主體內(nèi)效應(yīng)的檢驗(yàn)度量:MEASURE源III型平方和dfFSig.b采用的球形度96.167248.08329.974.000Greenhouse-Geisser96.1671.90250.54929.974.0001Huynh-Feld

20、t96.1672.00048.08329.974.000下限96.1671.000196.16729.974.000b*a采用的球形度78.000239.00024.312.000Greenhouse-Geisser78.0001.90241.00024.312.0001Huynh-Feldt78.0002.00039.00024.312.000下限78.0001.000)78.00024.312.0001b*c采用的球形度3.50021.7501.091.352Greenhouse-Geisse3.5001.9021.8401.091.350rHuynh-Feldt3.5002.0001.7

21、501.091.352下限3.5001.0003.5001.091.317b*a*采用的球形度54.500227.25016.987.000cGreenhouse-Geisse54.5001.90228.64716.987.000rHuynh-Feldt54.5002.00027.25016.987.000下限54.5001.00054.50016.987.001誤差(b)采用的球形度38.500241.604Greenhouse-Geisse38.50022.8291.686rHuynh-Feldt38.50024.0001.604下限38.50012.0003.208簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn):1234

22、66?GLM無標(biāo)記短句無標(biāo)記中句無標(biāo)記長句有標(biāo)記短句有標(biāo)記中句有標(biāo)記長句/17SFACTOR=標(biāo)記案型2Polynomial句長類型3Polyromial/N1ETHOD=SSTYPE（3）.fPLOT=PROFILE（標(biāo)記類如句長類型）,'EM=AL5=rA6Lzz>i標(biāo)記類臂句箕至誓CJWF4K二閏長類型IADJLS。）/EMMEANS=TABLES（句長類型*標(biāo)記類型）COMPARE（標(biāo)記婁型）ADJ（LSD）/PRIhJTDESCRIFTlVE8/CRFERIA=ALPHA(05)g/.,；/SDESIGN=標(biāo)記類型句長類型標(biāo)記類型，句長類型.結(jié)果：無標(biāo)記的情況下，各句子

23、類型之間不存在顯著性差異，F(xiàn)=9.000,P=0.100;有標(biāo)記的情況下，各句子類型之間存在極顯著性差異，F(xiàn)=150.333,P=0.007。三、重復(fù)測(cè)量?jī)蓚€(gè)因素的三因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理過程：1.打開SPS欹件，點(diǎn)擊DataView數(shù)據(jù)視圖，進(jìn)入數(shù)據(jù)輸入窗口，將原始數(shù)據(jù)輸入SPSSft格區(qū)域；2.在菜單欄中選擇分析般線性模型一重復(fù)度量;3.分別定義兩個(gè)被試內(nèi)變量名及其水平數(shù)，點(diǎn)擊“定義”4、將blcl、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2選入被試內(nèi)變量(Winthin-SubjectsVariables)方框中，將a選入被試問變量框中；5、點(diǎn)擊選項(xiàng)Options,然后將被試內(nèi)變

24、量b(三個(gè)水平)鍵入到右邊的方框中，采用LSD(none)法進(jìn)行多重比較，并選擇描述統(tǒng)計(jì)和方差齊性檢驗(yàn)，點(diǎn)擊繼續(xù),再點(diǎn)擊確定輸出結(jié)果；6.結(jié)果：描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果：描述性統(tǒng)計(jì)量后無干擾均值標(biāo)準(zhǔn)偏差Nblcldi無干擾me有干擾Dn總計(jì)sion114.00004.87509.4375.92582.834524.788448816b1c2di無干擾m有干擾en總計(jì)sion19.50006.12507.81251.195231.125992.072648816b2c1di無干擾m金十心有干擾en總計(jì)sion18.625010.00009.31251.060661.309311.352478816b2c2

25、di無干擾m有干擾e7.25005.50001.281741.0690488n總計(jì)sion16.37501.4548816b3c1di無干擾m金十小有干擾en總計(jì)sion17.00006.87506.9375.75593.83452.771908816b3c2di無干擾5.87501.246428m有干擾2.8750.834528en總計(jì)4.37501.8574216sion1BoxS方差齊性結(jié)果：P=0.395>0.0q所以各組數(shù)據(jù)方差齊性。協(xié)方差矩陣等同性的Box檢驗(yàn)aBox的M42.802F1.053df121df2720.888Sig.395檢驗(yàn)零假設(shè)，即觀測(cè)到的因變量的協(xié)方差矩

26、陣在所有組中均相等。a.設(shè)計(jì)：截距+a主體內(nèi)設(shè)計(jì):b+c+b*c多變量檢驗(yàn)：因?yàn)镻=0<0.01,所以B的主效應(yīng)極顯著；而且P=0<0.01,BA的交互作用極顯著；同理可知：C的主效應(yīng)極顯著，CA的交互效應(yīng)不顯著，BCA的三階交互效應(yīng)極顯著。多變量檢驗(yàn)b效應(yīng)值F假設(shè)df誤差dfrSig.bPillai的跟蹤.90662.841a2.00013.000.000Wilks的.09462.841a2.00013.000.000LambdaHotelling的跟蹤9.668a62.8412.00013.000.000Roy的取人根9.66862.841a2.00013.000.000b*a

27、Pillai的跟蹤.961160.414a2.00013.000.000Wilks的.039160.414a2.00013.000.000LambdaHotelling的跟蹤24.679160.414a2.00013.000.000Roy的取人根24.679160.414a2.00013.000.000cPillai的跟蹤.909139.528a1.00014.000.000Wilks的.091139.528a1.00014.000.000LambdaHotelling的跟蹤9.966139.528a1.00014.000.000Roy的取人根9.966139.528a1.00014.000.

28、000c*aPillai的跟蹤.003.043a1.000114.000.839Wilks的Lambda.997.043a1.00014.000.839Hotelling的跟蹤.003.043a1.00014.000.839Roy的取人根.003.043a1.00014.000.839b*cPillai的跟蹤.2341.991a2.000,13.000.176Wilks的Lambda.7661.991a2.00013.000.176Hotelling的跟蹤.3061.991a2.00013.000.176Roy的取人根.3061.991a2.00013.000.176b*c*aPillai的跟

29、蹤.82731.113a2.00013.000.000Wilks的Lambda.173a31.1132.00013.000.000Hotelling的跟蹤4.78731.113a2.00013.000.000Roy的取人根4.78731.113a2.00013.000.000a.精確統(tǒng)計(jì)量b.設(shè)計(jì)：截距+a主體內(nèi)設(shè)計(jì):b+c+b*c球形假設(shè)檢驗(yàn)：被試內(nèi)變量球形假設(shè)檢驗(yàn)，由于c變量只有兩個(gè)水平，所以不需要檢驗(yàn)；b,b*c均滿足球形假設(shè)。Mauchly的球形度檢驗(yàn)b度量:MEASURE主體內(nèi)效應(yīng)Mauchly的W近似卡方dfSig.EpsilonaGreenhouse-GeisserHuynh-F

30、eldt下限dib.7643.5032.174.809.965.500,mc1.000.0000.1.0001.0001.000enb*csion1.952.6422.725.9541.000.500檢驗(yàn)零假設(shè)，即標(biāo)準(zhǔn)正交轉(zhuǎn)換因變量的誤差協(xié)方差矩陣與一個(gè)單位矩陣成比例。a.可用于調(diào)整顯著性平均檢驗(yàn)的自由度。在"主體內(nèi)效應(yīng)檢驗(yàn)"表格中顯示修正后的檢驗(yàn)。b.設(shè)計(jì)：截距+a主體內(nèi)設(shè)計(jì):b+c+b*cLevends方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果：因?yàn)镻>0.05,各組因變量方差齊性。誤差方差等同性的Levene檢當(dāng)簽aFdf1df2Sig.blcl.16811114.688b1c2.009

31、11114.926b2c1.15211114.702b2c2.45311114.512b3c1.39911114.538b3c2.61011114.448檢驗(yàn)零假設(shè)，即在所有組中因變量的誤差方差均相等。a.設(shè)計(jì)：截距+a主體內(nèi)設(shè)計(jì):b+c+b*c被試問變量效應(yīng)：因?yàn)镻=0<0.01,A的主效應(yīng)極顯著主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)度量:MEASURE轉(zhuǎn)換的變量：平土而源III型平方和df均力FSig.截距P5221.50015221.5004716.194.0001a170.6671170.667154.151.0001Wt15.500141.107b因素的多重比較結(jié)果：實(shí)物圖片的記憶成績(jī)顯著優(yōu)于數(shù)字圖

32、片和符號(hào)圖片，數(shù)字圖片，數(shù)字圖片的記憶成績(jī)顯著優(yōu)于符號(hào)圖片。成對(duì)比較度量:MEASURE(I)b(J)b均值差值(I-J)標(biāo)準(zhǔn)誤差Siga差分的95%置信區(qū)間a下限上限12*.781.163.000.4311.1313*2.969.257.0002.4173.52121*-.781.163.000-1.131-.4313*2.188.220.0001.7152.66031*-2.969.257.000-3.521-2.4172*-2.188.220.000-2.660-1.715基于估算邊際均值*均值差值在.05級(jí)別上較顯著。a.對(duì)多個(gè)比較的調(diào)整：最不顯著差別(相當(dāng)于未作調(diào)整)進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)

33、：因?yàn)锽A交互效應(yīng)顯著，需進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn);程序語句：1DATASETACTIVATEDataSetl.234567Q9PGLMb1c1b1c2b2c2b3db3c2BYaWSFACTOR=b3POLYNOMIALc2POLYNOMIAL/METHOD=SS7YPE(3)/PLOT=PROFILE(b*a)/EMMEANS=TABLES(b)COMPAREADJ(LSD)/EMMEANSABLESfb'a)COMPAFiEfalADJISIDAK)/PR1NT=DESCR1PT1VEHOMOGENERY/CRITERIA=ALPHAIQ5)10 /WSDESIGN-bcb*c11 &a

34、mp;DESIGN二a.結(jié)果截圖:EEtimatedMarginalMeansofMEASUREDaco-1ZDQ-b*a描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果石mmMEASURE1b在意干擾IMeanStd.Error95%ConfVdMHLcnwerBoundUpperBoundJl1五十?dāng)_11,76022211,7S12225口干擾ssoaJ225855?7S2無干擾7.938775R4。行干擾7.750,2T67.2878133無干擾645S3605879656育干擾4,9752&V431754$3b*a配對(duì)比較結(jié)果Pairwi&eCompariiPiia,lfea&ur&lt

35、ASURE1b(1)frjETtt(j)W£rttDUifferwBlb昴5U.ErtWSlgH95%Cgid&CCi9Hlgg向fill&r-cncr1L已由老rBdndUp熙r1XTitn625。"It)>DG557t宿322刊Iitia4k2S0"111(MX)48236.57B2iT4tflirt依日.305,M9-HETM2HTitXTtt*IBSJQ5549=滬/二.4673常千探ff1Pt1563-JG8WJ17735J1S2ftFit至1tt-l.GbTJti(H)1-i352J73進(jìn)行簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)：BCAE階交互效應(yīng)顯著

36、，還需進(jìn)行簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)檢驗(yàn)程序語句:12345679910111213DATASETACTIVATEDataSet19GLMb1c1b1匚2b2c2b3clb3c2BYaMrSFACTOR=b3POLYNOMIALc2POLYNOMIAL,METHOE=SSrfPEf3)/PLOT=PROFILE(b1a)/EMMEANS=TABLES(b)COMPAREADJ(LSD)/EMMEANS=TA0LES(a*rc)COMPARE(c)ADJ(SIDAK)/EMMEANS=TABLES(ba)COMPARE(a)ADJ(SIDAK)/EMMEANS=TA0LES(eaabOMPARE(b)ADJ(

37、SIDAK)/PRI燈二DESCRIPTIVEHOMOGENEITY/CRITERIA=ALPHA(.O5),WSDESlGP.=bcb*cClDESIGNS在a水平下b*c交互效應(yīng)配對(duì)比結(jié)果*工1能IHiJ|«Mh>iCwfwftDaa4SMOdAhfaFmkltrvdl*L.kUnrA*皿UK?i-i1tirm”MV*仲i-11-ij*6*tT加，廟ijjiT1*id黑，.I疆丁1Iig411口“3OK21-1.15'，1D-Hh溫必35HFR1I上1HO'm044n»*111W工明j1UM'Tlr*1X41NFJ1tam'DMGO

38、Hj124MEHMj.lJi?3ut1icm'帆斗仙,四、三因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理過程：1 .打開SPS欹件，點(diǎn)擊DataView,進(jìn)入數(shù)據(jù)輸入窗口，將原始數(shù)據(jù)輸入SPSS表格區(qū)域；2 .在菜單欄中選擇分析一一股線性模型一重復(fù)變量；3 .在定義被試內(nèi)變量(Within-SubjectFactorName)的方框中，設(shè)置被試內(nèi)變量標(biāo)記類型，在定義其水平(NumberofLevel)的對(duì)框中，輸入3,表示有兩個(gè)水平，然后按填加(Add)鈕。4 .將a1b3c1、alb3c2、a2b1c1、a2b1c2、a2b2c1、a2b2c2、a2b3c1、a2b3c2選入被試內(nèi)變量(Winthi

39、n-SubjectsVariables)方框中，將a選入被試問變量框中；5 .點(diǎn)擊選項(xiàng)Options,然后將被試內(nèi)變量b(三個(gè)水平)鍵入到右邊的方框中，采用LSD(none)法進(jìn)行多重比較，并選擇描述統(tǒng)計(jì)和方差齊性檢驗(yàn)，點(diǎn)擊繼續(xù),再點(diǎn)擊確定輸出結(jié)果；因易因二由二)(OVERALL)3bc3*t3*Cb*c口化y產(chǎn)小均值區(qū)bM!而遼就畫回Irsi=r*s-esrernmst-crera-ertllsr一一艱孟信出面彳節(jié)RI：LSDt-ia出v闌踴計(jì)必匚如嵋計(jì)回榴瞬褪但！巨案炳i(T二sp矩底二癱普矩許二I轉(zhuǎn)世理要一方星沐I廿遙七.一I封布水平圉E巴期奔朝二I球三叔當(dāng)比度檢臉匕一殖盾恒助；stEm

40、koh都陽6.結(jié)果：3個(gè)自變量之間兩兩都有顯著差異，3者之間也有顯著差異。描述性統(tǒng)計(jì)量均值標(biāo)準(zhǔn)偏差Nalblcl14.2500.957434a1b1c29.75001.707834a1b2c18.50001.290994a1b2c27.50001.290994a1b3c17.0000.816504a1b3c25.75001.707834a2b1c15.2500.957434a2b1c26.50001.290994a2b2c110.25001.707834a2b2c25.50001.290994a2b3c16.5000.577354a2b3c22.7500.957434.多變量檢驗(yàn)b效應(yīng)值F假設(shè)

41、df誤差dfSigaPillai的跟蹤Wilks的Lambda.957.04366.783a66.783a1.0001.0003.0003.000.004.004Hotelling的跟蹤Roy的取人根22.26122.26166.783a66.783a1.0001.0003.0003.000.004.004bPillai的跟蹤.95018.841a2.0002.000.050；Wilks的Lambda.05018.841a2.0002.000.050Hotelling的跟蹤18.84118.841a2.0002.000.050Roy的取大根18.84118.841a2.0002.000.050

42、cPillai的跟蹤.90528.683a1.00013.000.013；Wilks的Lambda.09528.683a1.0003.000.013Hotelling的跟蹤9.56128.683a1.0003.000.013Roy的取大根9.561a28.6831.0003.000.013a*bPillai的跟蹤.98988.494a2.0002.000.011Wilks的Lambda.01188.494a2.0002.000.011Hotelling的跟蹤88.49488.494a2.0002.000.011Roy的取大根88.49488.494a2.00012.000.0111a*cPil

43、lai的跟蹤.011.034a1.0003.000.866Wilks的Lambda.989.034a1.0003.000.866Hotelling的跟蹤.011.034a1.0003.000.866Roy的取大根.011.034a1.00013.000.866；b*cPillai的跟蹤.5601.271a2.0002.000.440Wilks的Lambda.4401.271a2.0002.000.440Hotelling的跟蹤1.2711.271a2.0002.000.440Roy的取大根1.2711.271a2.00012.000.4401a*b*Pillai的跟蹤.96931.265a2.

44、0002.000.031cWilks的Lambda.03131.265a2.0002.000.031Hotelling的跟蹤31.26531.265a2.0002.000.031Roy的取大狼31.265a31.2652.000I2.000.0311a.精確統(tǒng)計(jì)量b.設(shè)計(jì)：截距主體內(nèi)設(shè)計(jì)：a+b+c+a*b+a*c+b*c+a*b*cMauchly的球形度檢驗(yàn)b度量:MEASURE主體內(nèi)效應(yīng)Mauchly的W近似卡方dfSig.EpsiloraGreenhouse-GeisserHuynh-FeIdt下限da1.000,0000,1.0001.0001.000ib,4521.5902,452,646,927,500mc1.000,0000,1.0001.0001.000ea*b,4121,7722,412,630,873,500na*cs1.000,0000,1.0001.0001.000ib*c,3142,3162,314,593,757,500oa*bn*c1,3412,