三因素实验设计

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1、三因素实验设计对三因素重复测量实验设计进行数据处理 一、三因素完全随机实验设计数据处理过程：1、打开SPSS软件，点击Data View ,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t 一般线性模型t单变量；3、因变量Dependent Variable方框中放入记忆成绩（JY），固定变量（Fixed Factor（s）方框中，放入自变量记忆策略、有无干扰和材料类型；4、点击选项（Opti ons）按钮，选择Descrip tive st atis ti cs，对数据进行描 述性统计；选择Homogenei ty tes ts，进行方差齐性检验；5、结果分析：描

2、述性统计量因变量:记忆成绩记忆策略有无干扰材料类型均值标准偏差N联想策略d无干扰实物图片13.00001.581145i图形图片8.00001.581145m总计10.50003.0276510e有干扰实物图片5.40002.073645nc图形图片4.6000.894435i总计5.00001.5634710O总计实物图片9.20004.3665410n图形图片6.30002.16282102总计7.75003.6688620复述策略d无干扰实物图片6.80001.303845i图形图片7.20001.303845m总计7.00001.2472210e有干扰实物图片4.00001.00000

3、5n图形图片2.8000.836665s总计3.40001.07497101总计实物图片5.40001.8378710o图形图片5.00002.5385910n2总计5.20002.1667320总计d无干扰实物图片9.90003.5418110i图形图片7.60001.4298410m总计8.75002.8814320e有干扰实物图片4.70001.7029410n图形图片3.70001.2516710s总计4.20001.54238201 o n2总计实物图片7.30003.7988920图形图片5.65002.3902220总计6.47503.2422540方差齐性检验结果：P=0278

4、0.05所以各组数据方差齐性。 误差方差等同性的Levene检验a因变量:记忆成绩Fdf1df2Sig.1.309732.278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 COMPARE(c) ADJfSIDAKJ r yhlvi =MrtwrilPR!MT=HOr/IQGENEITY DESCRPPTTVEZCRERIA=ALPHA.05)L. .DESIG 1=A 0 C A-B AX BC ABC.结果：当被试使用联想策

5、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。4.00-10.00-a.oo-e.oir2.00-矩述彊略Estimated Marginal Mean? of IE忆成绩12.00有无十扰 f漑 t F扰Dependent Variable:记忆成嫡记忆第略有无干扰bfeanSid. Error95% ConfidQn IntervalL

6、ower BoundUpper Bound底想诫略无干扰10.500.4369 61211肯干扰5.000.4364,1125.B3B豆述范略扰7,000.4366 1127.386有干抚3.400.4362.5124 288ID epen dnt V&ri abl e:记忆城班记乜竝玷1)冇无甲扰J)冇无T扰iHehee & JJ莘阳.gr5lg795 CsnlitfBncB htsrvai ftr Oiffaran-calj却创日廿喘题協咗上Fft肯干:It5 5007bs-flQO4244oa.snfl.B16-.ODO.755-4.234艮韭第略疋干处1W3.60nJ.E&.DOO2.

7、344月碍W-ltt-Ttt斗创.000458-2.3 J4Dependent Varimbl:记忙城烦R忆毀略 有无二扰 林料炎型 徜材料类型MeanDiffs rones (1J)Sid. Emorsig.a95% Confidence Interval forDifferenwflLower BoundUpper Bound联把建咯无|:扰实物喝片图形朗片5.000$72.0003.2246.776圈形国片掰物團丿|-5.00DJ.872-DOO-6J7-3224f.T哉实物用片图刑图打.800.872.366-.9762.576圉形制片实物国片-.8008T2.366-2.576.97

8、6強述衆略无T扰实狗图片-.400.872.649-2.1761 376片宜呦图h.4-00.872.6491.3762.176总1淞实物图片图母图片1.2UD.178-.5762.976图卑帽片实物图h-1.200.372B178-2.376.576简单简单效应检验：El A cnUHIANOVA JY EYABC/METHOD=SSTYPE(3 /IN7ERCEPINCLUDE： PLOT=PROF止EfBCA C*A*B A*B*C) /PRIMT=HOMOGENEirf DESCRIPWE11 C /DEStGM=A B C AB AC BC ABC. 结果：所以a,b,c有显著差异。

9、E州疋AJS=TABLESBC COMPARE(C) ADJ(SIDAK) ErFEANS=TASLESB*C*A COMPARE(A) ADJ(SIDAK) 七 MMgA砖二TABlES(LA) COMPARE ADJ($DAK)CRITERIA=ALPHA(.a5)二、重复测量一个因素的三因素混合实验设计数据处理 过程：1. Data View，进入数据输入窗口，将原始数据输入SPSS表格区域2. Analyze f General Linear Model f Repeated Measures （在菜单栏中选 择分析f一般线性模型f重复变量）分析追直诸團世遐实用程序（5 窗口迥）帮艮报

10、告卜描述统计卜表仃）卜比较均值廻卜殷线性檯型电）卜 广义线性複型卜混合模型卜相关吃）卜回归冋卜娈量单喪里也多变里迥重亘度里迟）方差分里估计过）3在定义被试内变量（Wit hin-Subject Factor Name）的方框中，设置被试内 变量标记类型，在定义其水平（Number of Level）的对框中，输入3，表示有 两个水平，然后按填加（Add ）钮。裁重复度昼走丈因子极试內因子名称:4按定义键（Define）,返回重复测量主对话框，将bl、b2、b3选入被试内变量Winthin-Subjects Variables）方框中，将a、c选入被试间变量框中。5点击选项Options，进行如

11、下操作： 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， 选择 Descriptive statistics 命令，对数据进行描述性统计。选择Homogeneity tests进行方差齐性检验。6单击continue选项，返回主对话框，点击0K，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Spherici tyAssumed 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

12、一元方差分析的结果，即F=34.02, P=.OO1，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）。描述性统计量有无干扰显示时间均值标准偏差N实物图片d无干扰di 30秒14.2500.957434im 15 秒9.75001.707834men总计12.00002.725548esinons2i有干扰di30秒5.2500.957434om15秒6.50001.290994nen总计5.87501.2464281sion2总计di30秒9.75004.8916

13、88m15秒8.12502.232078en总计8.93753.7677416sion2数字图片无干扰di30秒8.50001.290994m15秒7.50001.290994en总计8.00001.309318sidoni2m有干扰di30秒10.25001.707834em15秒5.50001.290994nen总计7.87502.900128ssiiono2n总计di30秒9.37501.6850281m15秒6.50001.603578en总计7.93752.1746616sion2符号图片d无干扰di30秒7.0000.816504im15秒5.75001.707834men总计6.

14、37501.407898esinons2i有干扰di30秒6.7500.957434om15秒2.7500.957434协方差矩阵等同性的Box检验aBox 的 M26.278F.749df118df2508.859Sig.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。总计总计4.75002.31455830秒6.8750.83452815秒4.25002.052878总计5.56252.0320416ension2dimension2a.设计：截距 + a + c + a * c 主体内设计:b多变量检验b效应值F假设df误差dfSig.bPillai的跟踪.80322.4

15、13a2.00011.000.000WilksLambda的.19722.413a2.00011.000.000Hotelli ng 的踪跟4.07522.413a2.00011.000.000Roy的最大根4.07522.413a2.00011.000.000b * aPillai的跟踪.82225.414a2.00011.000.000WilksLambda的.17825.414a2.00011.000.000Hotelli ng 的踪跟4.62125.414a2.00011.000.000Roy的最大根4.62125.414a2.00011.000.000b * cPillai的跟踪.1

16、691.117a2.00011.000.362WilksLambda的.8311.117a2.00011.000.362Hotelling 的跟.2031.117a2.00011.000.362踪Roy的最大根.2031.117a2.00011.000.362b * a * Pillai 的跟踪.75216.698a2.00011.000.000cWilks的.24816.698a2.00011.000.000LambdaHotelling 的跟3.03616.698a2.00011.000.000踪Roy的最大根3.03616.698a2.00011.000.000a. 精确统计量b. 设计

17、：截距+ a + c + a * c主体内设计:b主体内效应的检验度量:MEASURE源III型平方和df均方FSig.b采用的球形度96.167248.08329.974.000Gree nhouse-Geisser96.1671.90250.54929.974.0001Huy nh-Feldt96.1672.00048.08329.974.000下限96.1671.00096.16729.974.000b *a采用的球形度78.000239.00024.312.000Gree nhouse-Geisser78.0001.90241.00024.312.0001Huy nh-Feldt78.

18、0002.00039.00024.312.000下限78.0001.00078.00024.312.000b *c采用的球形度3.50021.7501.091.352Gree nhouse-Geisser3.5001.9021.8401.091.3501Huy nh-Feldt3.5002.0001.7501.091.352下限3.5001.0003.5001.091.317b *a*采用的球形度54.500227.25016.987.000cGree nhouse-Geisser54.5001.90228.64716.987.0001Huy nh-Feldt54.5002.00027.250

19、16.987.000下限54.5001.00054.50016.987.001误差(b)米用的球形度38.500241.604Gree nhouse-Geisser38.50022.8291.6861Huy nh-Feldt38.50024.0001.604主体内效应的检验度量:MEASURE源III型平方和df均方FSig.b采用的球形度96.167248.08329.974.000Gree nhouse-Geisser96.1671.90250.54929.974.0001Huy nh-Feldt96.1672.00048.08329.974.000下限96.1671.00096.1672

20、9.974.000b *a采用的球形度78.000239.00024.312.000Gree nhouse-Geisse78.0001.90241.00024.312.000rHuy nh-Feldt78.0002.00039.00024.312.000下限78.0001.00078.00024.312.000b *c采用的球形度3.50021.7501.091.352Gree nhouse-Geisser3.5001.9021.8401.091.3501Huy nh-Feldt3.5002.0001.7501.091.352下限3.5001.0003.5001.091.317b *a*采用的

21、球形度54.500227.25016.987.000cGree nhouse-Geisser54.5001.90228.64716.987.0001Huy nh-Feldt54.5002.00027.25016.987.000下限54.5001.00054.50016.987.001误差(b)米用的球形度38.500241.604Gree nhouse-Geisser38.50022.8291.6861Huy nh-Feldt38.50024.0001.604下限38.50012.0003.208简单效应检验：1 GLM无标记短句无标记中句无标记匠句有标记短句有标记中句有标记鸟句2 /WSFA

22、CTOR=标记类型2 Polynamial 句世类型3 Polynomial/METHOD=SSTfFE(3)/PLOT=PRQFILE(标记类型匸句长类型/EMWEANS=TABLES(标记类型*句辰类型)COMPARER句辰类型 ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(句长类型标记类型)COMP咼RE(标记类型 ADJ(LSD)7/PRINTED ESCRFT1A/E g /CRITERIA=ALPHA(.O5)g k J.WSDESIGM=标记类型句长类型标记类型*句长类型结果：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

23、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 过程：1. 打开SPSS软件，点击Data View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t 一般线性模型-重复度量；分析）直销型囹形）实用程序辿）窗口巒 m抿告描述统计表CD骰线性槿型广义线性複型 混台複型色） 相关回归岡4、将 bicl、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2 选入被试内变量(Winthin-Subjects Variables)方框中，将a选入被试间变量框中；5、点击选项Options，然

24、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：描述性统计量有无干扰均值标准偏差Nbicldi无干扰14.0000.925828me有干扰4.8750.834528n总计9.43754.7884416SIon1b1c2di无干扰9.50001.195238m有干扰e6.12501.125998n总计7.81252.0726416sion1b2c1di无干扰8.62501.060668m有干扰e10.00001.309318n总计9.31251.3524716sio

25、n1b2c2di无干扰7.25001.281748m有干扰e5.50001.069048n总计6.37501.4548816sion1b3cidi无干扰7.0000.755938m有干扰6.8750.834528eBoxs方差齐性结果：P=0395005,所以各组数据方差齐性。 协方差矩阵等同性的BOX检验aBox 的 M42.802F1.053df121df2720.888Sig.395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。b3c2总计6.9375.77190无干扰5.87501.24642有干扰2.8750.83452总计4.37501.85742nsion1dimen

26、sion11616a.设计：截距+ a主体内设计:b + c + b * c多变量检验：因为P=00.01，所以B的主效应极显著；而且P=0005，各组因变量方差齐性。 误差方差等同性的Levene检验aFdf1df2Sig.b1c1.168114.688b1c2.009114.926b2c1.152114.702b2c2.453114.512b3c1.399114.538b3c2.610114.448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主体内设计:b + c + b * c被试间变量效应：因为P=0COMPARE)ADJSIDAK) /PRINT=DESCRI

27、PTVE HOMOGENE什/CRITERIA=ALPHA(.05|/WSDESIGN=bc b*c891011结果截图:wluridwnura詩芝 PW3EE一話luALdesignb*a描述性统计结果MgmsuzMEASURE 1b廝无干批UpanStd Error95% Confrdncjft inlnalLowar BoundUpparDund1ZF扰11.75022211.2?1226自扰5.5002225.6752无干扰7-Wfi7475有于我7.75C卫帕7.2E70-2132N.Ftt砧SB2M5.S795.B&5有千扰4754.3175 43b*a 配对比较结果Pairwis

28、e dxnpiii即oruvfeHBura:hfcPSVF：t .1b山有无Ftt有无rttMeiiDiflbvm (Is9M. Brersig-85% Coffiidflficc Intensifbr ilfErenct1Louwr aundUppsr Bedrid1去Fitn i代，釧自Wk有丁扰 rtt-&.35D.313.009iB-5782无十扶WTttiaa MS349-.467角42&a.305-E43.4-573SA打十*1 563_.烦.OT1I.7732.352ttTit-1.5MT.湖-4iW.773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

29、。程序语句：1DATASET ACTIVATE DataS吐LGLM b1c1 b1c2 b2c2 b3c1 b3c2 BY a /WSFACTOR=b 3 POLYNOMIAL c 2 POLYNOMIAL /METHOD=SSrfPE(3) /PLOT=PROFILE(b*a)/EMM EAN S =TAB LE S (b)C OM PARE ADJ (LSD)/EMMEANS=TABLES(a*b*c)COMPARE(c)ADJ(SIDAK)/EMMEANS=TABLES(b*c*a)COMPARE(a)ADJ(SIDAK)91011/EMMEANS=TABLES(c*a*b)COMPA

30、RE(b)ADJ(SIDAK)/PRINT=DESCRIPT1VE HOMOGENEIPf/CRITERIA=ALPHA(.O5)12 /WSDESIGN=bc bc13 O/DESIGN=a.在a水平下b*c交互效应配对比结果W$=Ftt1加Di曲严l.b対4Inters!血11冊i 1丄勉&?勻卫曲f1El?BTlrJflTZJBP1吋glfT112I.I25+ 11 WJMS2I521i-iK.4-11.04商干悅112冊CHt-2111.SQ-mWJmmA5!1 w1TirtWJIMI孑1d SHI-erM73 JIM1124.HK*.4113.I2P1-+MM41-a.isti四、三

31、因素重复测量实验设计数据处理过程：1. 打开SPSS软件，点击Data View ,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；分析迪I直谓也 圄世买用酶世 窗口凹标迈11哀7、丄电T但泪)*1 HS| a1b3c2 | a2_妙1按型回*亠尤湍丄空聖、聞U：*H fRl*(ur沉译圖.0SHlSS(R).3在定义被试内变量(Within-Subject Factor Name)的方框中，设置被试内 变量标记类型，在定义其水平(Number of Level)的对框中，输入3,表示有 两个水平，然后按填加(Add )钮。自重复度号走置囲

32、子bsiMl被试内因子名称:更改刪嗽尺）主丈们）重置迟）取消jgj 、r 4.将 a1b3c1、a1b3c2、a2b1c1、a2b1c2、a2b2c1、a2b2c2、a2b3c1、a2b3c2 等 选入被试内变量（Winthin-Subjects Variables）方框中，将a选入被试间变 量框中；阳轲昨jJ髓制占巴 至盍回:恥F耕助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；ffl峯变a选迦餉二ri橙换他阵 r耳厂吋冰卜| /布-:卜平觀（B妾圭m迟】玦乏

33、眩合优讎蚩（D般肓】1兰1效匸）側估计（D 二SSCP拒厶 匚妊芸SSCP迫曲B若件吓口啞|5|豊f7b|i 35.D%両|取池|m |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。描述性统计量均值标准偏差Nalblcl14.2500.957434a1b1c29.75001.707834a1b2c18.50001.290994a1b2c27.50001.290994a1b3c17.0000.816504a1b3c25.75001.707834a2b1c15.2500.957434a2b1c26.50001.290994a2b2c110.25001.707834a2b2c25

34、.50001.290994a2b3c16.5000.577354a2b3c22.7500.957434多变量检验b效应值F假设df误差dfSig.aPillai的跟踪.95766.783a1.0003.000.004Wilks的Lambda.04366.783a1.0003.000.004Hotelling 的跟踪22.26166.783a1.0003.000.004Roy的最大根22.26166.783a1.0003.000.004bPillai的跟踪.95018.841a2.0002.000.050Wilks的Lambda.05018.841a2.0002.000.050Hotelling

35、 的跟踪18.84118.841a2.0002.000.050Roy的最大根18.84118.841a2.0002.000.050cPillai的跟踪.90528.683a1.0003.000.013Wilks的Lambda.09528.683a1.0003.000.013Hotelling 的跟踪9.56128.683a1.0003.000.013Roy的最大根9.56128.683a1.0003.000.013a* bPillai的跟踪.98988.494a2.0002.000.011Wilks的Lambda.01188.494a2.0002.000.011Hotelling 的跟踪88.

36、49488.494a2.0002.000.011Roy的最大根88.49488.494a2.0002.000.011a* cPillai的跟踪.011.034a1.0003.000.866Wilks的Lambda.989.034a1.0003.000.866Hotelling 的跟踪.011.034a1.0003.000.866Roy的最大根.011.034a1.0003.000.866b* cPillai的跟踪.5601.271a2.0002.000.440Wilks的Lambda.4401.271a2.0002.000.440Hotelling 的跟踪1.2711.271a2.0002.0

37、00.440Roy的最大根1.2711.271a2.0002.000.440a* b* Pillai的跟踪.96931.265a2.0002.000.031cWilks的Lambda.03131.265a2.0002.000.031Hotelling 的跟踪31.26531.265a2.0002.000.031Roy的最大根31.26531.265a2.0002.000.031a. 精确统计量b. 设计：截距主体内设计:a + b + c + a * b + a * c + b * c + a * b * cMauchly的球形度检验b度量:MEASURE主体内效应Mauchly 的W近似 卡

38、方dfSig.Epsil onaGreenhous e-GeisserHuy nh-Fe ldt下限d a1.000.0000.1.0001.0001.000i b.4521.5902.452.646.927.500mc1.000.0000.1.0001.0001.000e a * b.4121.7722.412.630.873.500na * c s1.000.0000.1.0001.0001.000i b * c.3142.3162.314.593.757.500o a * b n * c1.3412.1522.341.603.786.500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。b. 设计：截距