spss重复测量方差分析交互作用 spss重复测量方差分析的结果怎么解释

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

spss重复测量方差分析交互作用，当因素间存在交互作用时，一个因素的单独效应会随着另一因素变化而改变，spss重复测量方差可研究此类型的交互作用。spss重复测量方差分析的结果怎么解释？本文将会通过实例具体解释分析结果。

一、spss重复测量方差分析交互作用

spss重复测量方差分析是一种对因素进行多次测量分析，并研究因素间交互作用的分析方法，其交互作用指的是，数据中的某个因素的单独效应（或水平）会随着另一因素的单独效应（水平）发生变化。

在spss重复测量方差分析中会涉及到某个因素的单独效应、因素间的交互效应的研究。以图1的数据为例，该样本数据包含了两组数据，分别是int与con，而每组数据包含了三组不同时间点测量的数据。

通过应用spss的重复测量分析方法，如图2所示，为重复测量定义因子，在主体内因子中设置组别与时间两组因子，组别包含了两个水平，时间包含三个水平，可分析时间的单独效应、时间与组别的交互效应。

二、spss重复测量方差分析的结果怎么解释

由于spss重复测量方差分析会涉及到多个因素以及水平的分析，因此，其spss分析结果图表也会比较丰富，而我们在解读结果的过程中，重点是要解读因素的单独效应与交互效应结果。

首先，查看球形度检验结果，在数据满足球形检验假设的前提下，可从主体间效应检验查看不同因素的单独效应、交互效应影响的显著性。

如图3所示，本例数据的球形度检验显著性为0.061>0.05，说明不能拒绝数据符合球形的假设，即数据满足球形假设，可进一步查看主体间效应检验结果。

而从如图4所示的主体内效应检验结果看到，

1.月份代表的时间单独效应具有统计学意义，检验效果显著，说明数据会随着时间的变化而变化。

2.组别代表的组间单独效应具有统计学意义，检验效果显著，说明不同组的数据间存在差异。

3.时间与组别的交互效应具有统计学意义，检验效果显著，说明随着时间的不同，不同组别的数据会有差异。

三、spss双因素重复测量与单因素重复测量的区别

除了将重复测量分析应用于多个因素的研究外，spss重复测量分析还可应用于简单的单因素分析中，比较常用的是时间因素的分析，比如测量使用不同时长下药物的效果、测量不同时间点的溶解程度等。

单因素重复测量分析更重在分析因素的单独效应，并可通过“成对比较”，分析因素不同水平的差异。比如图5所示，定义一个月份的主体内因子。

然后，检验月份的单独效应是否具有显著性，可从数据观察到，其显著性P值小于0.05，单独效应显著，说明不同月份间的数据存在差异。

而从成对比较中，可观察到两两月份之间存在着差异。

四、小结

以上就是关于spss重复测量方差分析交互作用，spss重复测量方差分析的结果怎么解释的相关内容。Spss重复测量方差分析需要关注因素的单独效应以及因素间的交互效应，可研究因素的不同水平对另一因素产生的影响。

作者：泽洋