spss单因素重复测量的方差分析操作和解释

重复测量设计是在科研工作中常见的设计方法，常用来分析在不同时间点上该指标的差异，它可以通过对同一个体数据的分析估计出实验误差的大小。下面我们举个例子：为了验证某一套锻炼方法对减肥是否有效，将学生分成两组，一组用新的锻炼方法，一组不用，统计实验开始的第1、2、3个月的体重减重情况。

操作方式

01
打开尝试数据文件，再依次点击“阐发”--“一般线性模子”--“反复测量”，弹出“反复怀抱因子”对话框。
02
点击“被试内因子名称”中的因子1，点窜当作weight,也可默认不点窜。“级别数”框中输入反复测量次数”3“，单击”添加“按钮。然后单击左下角的”界说“按钮。
03
将3次测量“第一月”、“第二月”和“第三月“按照框中测量的挨次，放入右框中；将身分变量“组别”放入”因子列表“框。
04
单击右边“模子”按钮，在弹出对话框中，选择“全因子”模子，单击“继续”按钮返回。最后，在本家儿对话框中单击“确定”按钮运行。
05
多变量查验成果显示，分歧测试时候的weight有统计学差别，P=0.000，而测试时候与组别间无统计学差别，P=0.55。然而是否以此成果为准，则需要看球形查验成果。
06
球形查验成果显示，Mauchly W=0.983,P=0.926,合适球形性，成果以一元方差成果为准。若是P小于等于0.05，则不合适球形查验，可以用Greenhouse-Geisser、Huynh-Feldt和下限校正。
07
看方差阐发成果可知。因为本例合适球形性，是以以第一条“假设的球形”成果，可见分歧时候测量的体重有统计学差别，F=129.068,P=0.000;而且测试时候与组别存在交互感化F=4.386，P=0.026<0.05。
08
组别间阐发成果无显著性差别，F=0.397,P=0.543,即两组处置身分对体重减重影响没什么差别。
End