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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

发布时间:2022/06/02 15:55:23

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。

图1:分析数据
图1:分析数据

 

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。

图2:两个主体内因子
图2:两个主体内因子

 

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。

图3:球形检验
图3:球形检验

 

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。

图4:主体内效应检验
图4:主体内效应检验

 

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。

图5:单因素测量分析
图5:单因素测量分析

 

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。

图6:组别比较
图6:组别比较

 

而从成对比较中,可观察到两两月份之间存在着差异。

图7:时间比较
图7:时间比较

 

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

标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程

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