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方差分析03-双因素方差分析

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文章目录
  1. 1. 案例介绍
  2. 2. 前提假设
  3. 3. SPSS操作
  4. 4. 结果解读
  5. 5. 结果汇报
  6. 6. 参考
  7. 7. 视频教程

案例介绍

我们调查了147位年轻人, 想了解一下多大程度上因为故事情节去看一个电影, 我们同时收集了被试的性别和情感状态(是否单身), 我们想知道, 不同性别和情感状态的人, 电影的故事情节的吸引力有何差别? 所以我们需要使用双因素方差分析。

这是一个2x2的两因素方差分析, 并且因为交互作用显著, 所以

前提假设

  • 因变量是连续变量
  • 存在两个自变量,且都是分类变量
  • 具有相互独立的观测值
  • 不存在显著异常值
  • 残差近似正态分布
  • 各分类等方差性

SPSS操作

依次打开菜单: 分析–>一般线性模型–>单变量:

我们将”故事情节”设置为因变量, “性别”和”情感状态”是固定因子, 这时候你自己得意识到为什么它们是固定因子而不是随机因子,因为我们的样本中包含性别的全部种类和情感状态的全部种类, 所以他们都是固定因子, 如果我调查的是”年龄”, 但是并不包含全部的年龄组, 那就应该叫做随机因子。

在打开的对话框中选择: 选项, 在选项对话框中, 我们勾选”描述统计”, “齐性检验”和”效应量估算”

下面我们需要编辑一下代码, 因为我们需要进行简单效应分析, 意思是, 我们需要在不同情感状态下, 比较不同性别的人在”故事情节”这个指标上是否存在差异, 因为spss界面上无法完成, 所以需要使用代码。

点击”粘贴”会打开一个代码编辑的界面

在这里我们可以加入一行代码, 如图, 这个代码的意思很简单, 就是说”情感状态”和”性别”是交叉设计, 我们需要在不同”情感状态”下比较”性别”, 反过来你可以说, 想在不同”性别”下比较”情感状态”, 这也可以, 但是代码就变成:

1
/EMMEANTABLES(情感状态*性别) COMPARE(情感状态) ADJ(SIDAK)

最后, 我们运行代码就可以了

结果解读

结果显示方差齐, 如果方差不齐, 也不用着急, 因为当各组样本量差不多时, 方差不齐对结果的影响不大, 所以仍然可以使用GLM进行方差分析。

下面的表格对各个变量的主效应的检验, 根据显著性这一列, 显著性低于0.05就可以认为主效应显著, 显然我们可以知道”情感状态”的主效应显著, 并且”情感状态”和”性别”的交互效应显著。

由于交互效应显著, 我们需要进一步比较在不同”情感状态”下, 性别之间是否存在显著差异, 从表中结果可知, 在单身状态下, 男生比女生更容易受故事情节的影响而去看某个电影, 但是在婚恋状态下, 女生反而比男生更容易受故事情节的吸引而去看某部电影。

结果汇报

本研究均使用均数±标准差反映数据情况,用箱式图检验异常值,用Shapiro-Wilk检验数据正态性,用Levene方差齐性检验判断等方差性。结果显示,本研究数据没有异常值,残差接近正态分布(P>0.05),并且具有等方差性(P>0.05)。

我们最重要的表格就是这个”主效应检验”, 根据表格数据, 写结论:

情感状态的主效应显著(F=22.323,df=1,P<.001);性别的主效应不显著(F=0.017,df=1,p>.05);情感状态和性别交互效应显著(F=16.731,df=1,P<.001)。

因为交互作用显著, 进一步做简单效应分析,我们可以将各组均值绘制到图中, 然后配合上面的”成对比较”表格进一步得出结论:

在单身状态下, 性别的简单效应显著(p<.05), 也就是说男生比女生更容易受故事情节的影响而去看某个电影, 但是在婚恋状态下, 性别的主效应显著((p<.01), 但是女生反而比男生更容易受故事情节的吸引而去看某部电影。

参考

注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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视频教程

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