多因素方差分析

1、多因素方差分析第1頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第一節(jié) 單因素方差分析舉例：文章生字密度對(duì)于閱讀理解的影響生字密度a1=1/10、a2=1/20、a3=1/30、a4=1/40隨機(jī)抽取32個(gè)被試，隨機(jī)分配到4種生字密度條件下完成閱讀任務(wù)，閱讀成績(jī)?nèi)缦拢旱?頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第3頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二上面的數(shù)據(jù)能用t檢驗(yàn)的方法進(jìn)行差異顯著性檢驗(yàn)嗎？為什么？ Z檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)是用集中量數(shù)平均數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的，而方差分析是用方差這個(gè)差異量數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的。第4頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44

2、分，星期二方差分析的基本思想：第5頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：完全隨機(jī)、隨機(jī)區(qū)組、拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素設(shè)計(jì)與多因素設(shè)計(jì)被試間設(shè)計(jì)、被試內(nèi)設(shè)計(jì)和混合設(shè)計(jì)單因變量設(shè)計(jì)與多因變量設(shè)計(jì)第6頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：舉例：文章生字密度對(duì)于閱讀理解的影響生字密度a1=1/10、a2=1/20、a3=1/30、a4=1/40隨機(jī)抽取32個(gè)被試，隨機(jī)分配到4種生字密度條件下完成閱讀任務(wù)。第7頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第8頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第9頁(yè)，共

3、49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第10頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第11頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第12頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二SS總變異df=N-1=31SS組間df=K-1=3SS組內(nèi)df=N-K=28第13頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第14頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：舉例：文章生字密度對(duì)于閱讀理解的影響考慮到智力因素，按照智力測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)將學(xué)生分為8個(gè)區(qū)組，然后隨機(jī)分配每個(gè)區(qū)組內(nèi)4個(gè)同質(zhì)被試分別

4、閱讀一種生字密度的文章。 第15頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第16頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第17頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第18頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)舉例：文章生字密度對(duì)于閱讀理解的影響32個(gè)被試來自4個(gè)班級(jí)，每個(gè)班級(jí)8人，在星期一、二、三、四下午分4次進(jìn)行，生字密度4個(gè)密度。 第19頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第20頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第21頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20

5、日，13點(diǎn)44分，星期二第22頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)文章生字密度對(duì)于閱讀理解的影響8個(gè)被試先后接受了4個(gè)生字密度的文章的閱讀理解實(shí)驗(yàn)。 第23頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第24頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第25頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第26頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第二節(jié) 兩因素方差分析一、兩因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)文章主題熟悉性、生字密度對(duì)于文章理解的影響熟悉性：A1（不熟悉）、A2（熟悉）生字密度：B1（10/1

6、）、B2（20/1）、B3（30/1）24個(gè)被隨機(jī)分配到6個(gè)處理結(jié)合水平。第27頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第28頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第29頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第30頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第31頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二交互作用與簡(jiǎn)單效應(yīng)當(dāng)兩個(gè)因素的交互作用顯著時(shí)，主效應(yīng)的意義就減小了，因?yàn)橐粋€(gè)因素上不同水平的變異會(huì)受到另一個(gè)因素的影響，即一個(gè)因素上的不同水平在另一個(gè)因素的不同上的變化不同。最簡(jiǎn)單地方法是畫圖，畫出交互作用

7、的圖解，可以直觀的判斷，一個(gè)因素的不同水平在另一個(gè)因素不同水平的變化特點(diǎn)。第32頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第33頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第34頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第35頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二A因素在B因素不同水平上的簡(jiǎn)單效應(yīng)即A在B1、B2、B3上的簡(jiǎn)單效應(yīng)B因素在A因素不同水平上的簡(jiǎn)單效應(yīng)即B在A1、A2上的簡(jiǎn)單效應(yīng)第36頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二二、兩因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)文章主題熟悉性、生字密度對(duì)于文章理解的影響熟悉性：

8、A1（不熟悉）、A2（熟悉）生字密度：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）首先對(duì)24個(gè)被試進(jìn)行聽讀理解能力測(cè)驗(yàn)，然后根據(jù)聽讀理解能力水平劃分為4組，每組6個(gè)被試隨機(jī)分配到6個(gè)處理結(jié)合水平。第37頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第38頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第39頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第40頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二三、兩因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（一）兩因素混合設(shè)計(jì)文章主題熟悉性、生字密度對(duì)于文章理解的影響主題熟悉性（被試間因素） ：A1（不熟悉）、A2（熟

9、悉）生字密度（被試內(nèi)）：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）8個(gè)被試，4個(gè)分配到主題熟悉條件下，4個(gè)分配到主題不熟悉的條件下。第41頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第42頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第43頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二（二）兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)文章主題熟悉性、生字密度對(duì)于文章理解的影響主題熟悉性：A1（不熟悉）、A2（熟悉）生字密度：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）4個(gè)被試每個(gè)被試接受所有6個(gè)處理結(jié)合水平。第44頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，

10、星期二第45頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第46頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二第三節(jié) 多元方差分析與協(xié)方差分析一、多元方差分析一般來講，多元方差分析處理的是在不同的實(shí)驗(yàn)處理?xiàng)l件下有多個(gè)因變量的數(shù)據(jù)結(jié)果，如在某些實(shí)驗(yàn)刺激條件下的結(jié)果變量有反應(yīng)時(shí)和正確率，當(dāng)因變量不止一個(gè)，且因變量之間不是彼此獨(dú)立的，應(yīng)該用多元方差分析，如果因變量之間是彼此獨(dú)立的，對(duì)于每個(gè)因變量分別做一元方差分析。第47頁(yè)，共49頁(yè)，2022年，5月20日，13點(diǎn)44分，星期二例題：答題策略、文章題材對(duì)于閱讀理解的影響。答題策略（A）：先讀文章，再看問題（A1）；先看問題，再讀文章（A2）；邊看問題，邊讀文章（A3）文章題材（B）: 人物故事（B1）；旅游探險(xiǎn)（B2）；科普（B3）；新聞（B4）。 因變量有兩個(gè)：得分（y1）、時(shí)