三因素实验设计

1、For personal use only in study and research; not forcommercial use芈三因素实验设计肆对三因素重复测量实验设计进行数据处理螄蚀、二、薁三因素完全随机实验设计数据处理蒅过程：1、2、 蒄打开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；3、4、蚂在菜单栏中选择分析一般线性模型单变量；5、6虿因变量Dependent Variable 方框中放入记忆成绩（JY）,固定变量（FixedFactor（s）方框中，放入自变量记忆策略、有无干扰和材料类型；羅4、点击选项（Options ）按钮，选择D

2、escriptive statistics，对数据进行描述性统计；选择 Homogeneity tests，进行方差齐性检验；芅5.结果分析:袇因变量：记忆成绩螃描述性统计量蚈记忆策略羅有无干扰薀材料类型膀均值肇标准偏差螆N薂联想策略芈蒇无干扰膂实物图片蚃 13.0000蚁 1.58114祎5di莆图形图片蚃 8.0000蒂 1.58114袇5m e芀总计膄 10.5000膃 3.02765莁10ns羄有干扰i蒂实物图片螁 5.4000芇 2.07364蚄5i o n莅图形图片芁 4.6000羇.89443膆52薅总计袅 5.0000膀 1.56347蒈10賺总计袀实物图片蚈 9.2000膂

3、4.36654节10肀图形图片肇 6.3000薇 2.16282薃10莃总计膂 7.7500薈 3.66886莆20肄复述策略袅实物图片袄 6.8000肁 1.30384聿5羀尢干扰羀d腿图形图片羈 7.2000莅 1.30384袀5羁总计蚈 7.0000螆 1.24722螅10im芆有干扰薆实物图片螀 4.0000膈 1.00000蚅5e n s i肅图形图片螃 2.8000羃.83666虿5螈总计芇 3.4000芃 1.07497螂10on羄总计2袃实物图片芈 5.4000肆 1.83787螄10蒄图形图片蚂 5.0000虿 2.53859羅10蚈总计羅 5.2000薀 2.16673膀2

4、0肇总计-Zp IT-Mr芈实物图片蒇 9.9000膂 3.54181蚃10螆薂尢干扰di蒁图形图片蝿 7.6000莆 1.42984蚃10me蒃总计薃 8.7500芀 2.88143膄20n有干扰实物图片4.70001.7029410s图形图片3.70001.2516710i总计4.20001.54238200总计实物图片7.30003.7988920n图形图片5.65002.39022202总计6.47503.2422540方差齐性检验结果：P=0.278>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.1.309732.27

5、8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<0.01）; AB交互效应 显著；AC交互效应极显著；BC交互效应不显著；ABC交互效应极显著。对于二 阶与三阶交互效应显著的，还需进行简单效应与简单简单效应检验。主体间效应的检验因变量:记忆成绩源III型平方和df均方FSig.校正模型349.1753749.88226.254.000截距1677.02511677.025882.645.000A65.025165.0253

6、4.224.000B207.0251207.025108.961.000C27.225127.22514.329.001A * B9.02519.0254.750.037A * C15.625115.6258.224.007B * C4.22514.2252.224.146A * B * C21.025121.02511.066.002误差60.800321.900总计2087.00040校正的总计409.97539a. R 方=.852 （调整 R 方=.819）简单效应检验：在主对话框中，单击Paste按钮，SPSS会把原先的全部操作转换成语句并粘 贴到新打开的程序语句窗口中，在命令语句中

7、加入EMMEAN引导的语句；结果：当被试使用联想策略进行记忆时，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。Estimated Marginal Means of 记忆成绩12.00-月无干扰 无 Titm1000-suees-euQ)EspeleunlsUJ8.00-6.00-4.00-2.00-联想策略反述策略Dependent Variable

8、: id忆成记忆策略有无干扰MeanStd. Error95% Confidence IntervalLower BoundUpper Bound联恕章略无干扰10.500.4369.61211.388科干扰5.000.4364.1125.888复述竄咯无干扰7.000.4366.1127.888有干扰3.400.4362.5124.288Dnpendenl Variable: 忆成裁记忆第略（I）冇无1扰（J）冇无l 优Mn anOi fief e nee 仆 J)SkS ErrorSig95% ConMence mtervsl for Difference3Lower BouMUpper

9、Bound联愎第咯有干出5 500".616ooo4 2446 7MffIJt无 Mt-5 500.616XXJO-6 7564 244SLitifi咯近干扰宵干我3.600*.616ooo2 3444 856有节扰34006(6x»o-2.344简单简单效应检验:号后挡酉ICUHIANOVA JY BY A B CMETHOD=SSTY PE nNTERCEPT=INCLUDE678910/PLOT=PROFILE(B*CMA Ck 日 A*B*C) P只IHT二HOMOGEIlEITf DESCRIPTIVE/EMMEANS=TABLES(A*B'C) COMP

10、ARE(C> ADJ(SIDAK) /EMMEANS-TABLES(B*C*A) COMPARE(A) ADJ(SIDAK) /EMMEANS二TABLES(C¥VB) COMPARER) ADJ(SIDAK) CRITERIA=ALPHA( 05)lj /DESIGU=A 8 C AB AC 8-C A*S*C. >. I结果：所以a,b,c有显著差异。Depe ntie nt Van a bte 记 V，.i胡绩记忆集略有无干找训材料类书材料炭吋腹anDifference (1J)Sid- ErrafSig195% Confidence Interval for Di

11、fferenceBcnjndUpp色吕OUil®联AW5DD0b872ODO3.224B 776BI癒片丈挖1¥1打-5.000'B72QOO-6.776-3224育干扰图形图片300872.365-.9762.576图帮图艸实搐图冲*.aoo672J66-2.576.976无干忧玄枸图片便肥刪-1-.400672.649-2.1761376Stt图片.400a? 2.649-1J762J76宜詢图片图略图片1.200872.178-.5762.76实樹鬧片-1.200"872"7175-2.976l576三、重复测量一个因素的三因素混合实验设计

12、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. A nalyze General Linear Model Repeated Measures （在菜单栏中选 择分析一般线性模型重复变量）3.在定义被试内变量(With in-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。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

13、框中，将a、c选入被试间变量框中。5点击选项Options进行如下操作： 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 statistic命令，对数据进行描述性统计。 选择Homogeneity tests®行方差齐性检验。6单击continue选项，返回主对话框，点击 OK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SphericityAssumed的结果，即，F=47.79，P=.000,表明b变量主效应

14、极其显著；a与b的交互效 应检验。因其满足球形假设，故参见标准一元方差分析的结果，即F=34.02,P=.001，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r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

15、.246428 11sion2总计di30秒9.75004.891688m15秒8.12502.232078en总计8.93753.7677416 1sion2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7.87502.900128 1ssiiono2n总计di30秒9.37501.6850281m15秒6.50001.603578 1en总计7.93752.1746616sion2符号图片d无干扰di30

16、秒7.0000.816504im15秒5.75001.707834men总计6.37501.407898 1esinons2i有干扰di30秒6.7500.957434om15秒2.7500.957434 |nen总计1sion24.75002.314558总计di 30秒m 15秒 en总计 sion26.87504.25005.5625.834522.052872.032048816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。a.设计：截距 + a + c + a

17、* 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.80322.413a2.00011.000.000WilksLambda的.19722.413a2.00011.000.000Hotelli ng 的踪跟4.07522.413a2.00011.000.000Roy的取大根4.07522.413a2.00011.000.000b * aPillai的跟踪.82225.414a2.00011.000.000WilksLambda的.178a25.4142.00011.000.000Hotelli ng 的踪跟4.62125.414a2.00011.000.000

18、Roy的取大根4.62125.414a2.00011.000.000b * cPillai的跟踪.1691.117a2.00011.000.362WilksLambda的.8311.117a2.00011.000.362Hotelling的跟.2031.117a2.00011.000.362踪Roy的取大根.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

19、踪Roy的取大根3.03616.698a2.00011.000.000a.精确统计量b.设计:截距 + a + c + a * c主体内设计：b主体内效应的检验度量:MEASURE 1源III型平方和df均方FSig.b采用的球形度96.167248.08329.974.000Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt96.1671.90250.54929.974.00096.1672.00048.08329.974.000下限96.1671.00096.16729.974.000b * a采用的球形度78.000239.00024.312.000Gree nhouse-

20、Geisse rHuy nh-Feldt78.0001.90241.00024.312.00078.0002.00039.00024.312.000下限78.0001.00078.00024.312.000：b * c采用的球形度3.50021.7501.091.352Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt3.5001.9021.8401.091.3503.5002.0001.7501.091.352下限3.5001.00013.5001.091.317：b * a*采用的球形度54.500227.25016.987.000'cGree nhouse-Geis

21、se rHuy nh-Feldt54.5001.90228.64716.987.00054.5002.00027.25016.987.000下限54.5001.00054.50016.987.001误差(b)采用的球形度38.500241.604Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt38.50022.8291.68638.50024.0001.604主体内效应的检验度量:MEASURE 1源III型平方和df均方FSig.b采用的球形度96.167248.08329.974.000Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt96.1671.9025

22、0.54929.974.00096.1672.00048.08329.974.000下限96.1671.00096.16729.974.000b * a采用的球形度78.000239.00024.312.000Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt78.0001.90241.00024.312.00078.0002.00039.00024.312.000下限78.0001.00078.00024.312.000b * c采用的球形度3.50021.7501.091.352Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt3.5001.9021.8401.

23、091.3503.5002.0001.7501.091.352下限3.5001.0003.5001.091.317b * a*采用的球形度54.500227.25016.987.000cGree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt54.5001.90228.64716.987.00054.5002.00027.25016.987.000下限54.5001.00054.50016.987.001误差(b)采用的球形度38.500241.604Gree nhouse-Geisse rHuy nh-Feldt38.50022.8291.68638.50024.0001.604下限

24、38.50012.0003.208简单效应检验:1234667PGLM元标记疽可无标记中句无祢记辰句育标记短旬有标记中旬有标记饭旬17SFACTOR=标记类型2 Polynomial 句长类型3 Polynomial/METHOD=SSTYPE（3）fPLOT=PROFILE（标记类型土句长宾型）/EMMEANS=TABLES（标记奘型"句辰类型）COMPARE（句长类型）ADJ（LSO） /EMMEANS=TABLES（句长类ST标记类型CO制PARE（标记类型）ADJ（LSO） /PRIMDESCRIPTIVE8 /CRrERIA=ALPHA( Ob)g /. '/SDE

25、SIGN=标记奘型句长粪型标记粪型"句长樊型.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-一般线性模型一重复度量；3. 分别定义两个被试内变量名及其水平数，点击“定义”；7、将 bicl、b1c2、b2c1、b2c2、b3c1、b3c2 选入被试内变量(Winth

26、in-SubjectsVariables )方框中，将a选入被试间变量框中；8、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；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si9.43754.7884416on1b1c2di无干扰9.50001.195238m有干扰e6.12501.125998n总计si7.81252.0726416on1b2c1di无干扰8

27、.62501.060668m有干扰e10.00001.309318n总计si9.31251.3524716on1b2c2di无干扰7.25001.281748m有干扰e5.50001.069048n总计si6.37501.4548816on1b3cidi无干扰7.0000.755938m有干扰e6.8750.834528n总计sio n16.9375.7719016b3c2di无干扰5.87501.246428me有干扰e2.8750.834528n总计4.37501.8574216sion1Box'方差齐性结果：P=0.395>0.05所以各组数据方差齐性。协方差矩阵等同性的

28、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。a.设计：截距+ a主体内设计:b + c + b * c多变量检验：因为P=0V0.01,所以B的主效应极显著；而且 P=0V0.01, BA的交 互作用极显著；同理可知：C的主效应极显著，CA的交互效应不显著，BCA的 三阶交互效应极显著。多变量检验b效应值F假设df误差dfSig.bPillai的跟踪.90662.841a2.00013.000.000WilksLambda的.09462.841a2.00013.000.000Hotell

29、i ng 的踪跟9.66862.841a2.00013.000.000Roy的取大根9.66862.841a2.00013.000.000b * aPillai的跟踪.961160.414a2.00013.000.000Wilks的.039160.414a2.000 I13.000.000LambdaHotelling的跟24.679160.414a2.000 113.000.000踪Roy的取大根24.679160.414a2.00013.000.000cPillai的跟踪.909139.528a1.000I14.000.000Wilks的.091139.528a1.00014.000.00

30、0LambdaHotelling的跟9.966139.528a1.000 I14.000.000踪Roy的取大根9.966139.528a1.000 |14.000.000c * aPillai的跟踪.003.043a1.00014.000.839Wilks的.997.043a1.00014.000.839LambdaHotelling的跟.003.043a1.000 I14.000.839踪Roy的取大根.003.043a1.000 I14.000.839b * cPillai的跟踪.2341.991a2.00013.000.176Wilks的.766a1.9912.000 I13.000.

31、176LambdaHotelling的跟.3061.991a2.000 I13.000.176踪Roy的取大根.3061.991a2.000 I13.000.176 Ib * c * a Pillai 的跟踪.82731.113a2.00013.000.000Wilks的.17331.113a2.00013.000.000LambdaHotelling的跟4.78731.113a2.00013.000.000踪Roy的取大根4.78731.113a2.000 I13.000.000a. 精确统计量b. 设计：截距+ a主体内设计:b + c + b * c球形假设检验：被试内变量球形假设检验，

32、由于c变量只有两个水平，所以不需 要检验；b,b*c均满足球形假设。Mauchly的球形度检验b度量:MEASURE 1主体内效应Mauchly 的W近似卡 方dfSig.EpsilonaGree nhous e-GeisserHuy nh-Fel dt下限di b.7643.5032.174.809.965.500ensio1.000.952.000.6420 .2.7251.000.9541.000 1.0001.000.500n1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

33、修正后的检验。b. 设计：截距+ a主体内设计:b + c + b * cLevenes方差齐性检验结果：因为P>0.05,各组因变量方差齐性。 误差方差等同性的Levene检验aFdf1df2Sig.b1c1.168 11 114.688b1c2.009 11 114.926b2c1.152 11 114.702b2c2.453 11 114.512b3c1.399 11 114.538b3c2.610 |1 |14.448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=0V0.01, A的主效应极显著

34、主体间效应的检验度量:MEASURE_1转换的变量:平均值源III型平方和df均方FSig.截距5221.50015221.5004716.194.000a170.6671170.667154.151.000误差15.500141.107b因素的多重比较结果：实物图片的记忆成绩显著优于数字图片和符号图片， 数 字图片，数字图片的记忆成绩显著优于符号图片。成对比较度量:MEASURE 1(I) b (J) b均值差值(I-J)标准误差Siga差分的95%置信区间a下限上限1 2.781*.163.000.4311.13132.969*.257.000|2.4173.52121-.781*.163

35、.000-1.131-.43132.188*.220.0001.7152.66031-2.969*.257.000-3.521-2.4172-2.188*.220.000-2.660-1.715基于估算边际均值*均值差值在.05级别上较显著。a.对多个比较的调整：最不显著差别（相当于未作调整）进行简单效应检验：因为BA交互效应显著，需进行简单效应检验; 程序语句：1DATASET ACTIVATE DataSetl.2E?GLM bld b1c2 b2c2 b3d b3c2 BY a3/WSFACTOR=b 3 POLYNOMIAL 2 POLYNOMIAL4/METHOD=SS7YPE(3)

36、5/PLOT=PROFILE(b*a)6/EMMEANS=TA3LES(b)COMPARE ADJ(LSD)7Q/EMMEANSABLESfb'aCOMPAFiEtaADJfSIDAK)/PR1NT=DESCR1PT1VE HOMOGENEfTY9/CR1TERIA-ALPHA(,O5)10/WSDESIGN=bc b七11卜釦DESIGN二乩结果截图:Estimated Marginalof MEASURE 1y-c-ns二輯匸PMJ隘 EI1V1LIUb*a描述性统计结果k=5ure:1EA3URE_1bIMeanStd. ErrorLcnwer BoundUpper Boundl

37、Jl1无十it11.76022211.Z7S12 225S.50QJ225,0255?7S27.0387X75a .400打干忧7.7&0_2T67.2878133无干扰64382606 56育干扰4.5754 JI 75 4$3b*a配对比较结果Pairwise Compatiina,斷也ayuv IflEaSvfeE_1b2帀充1 tt育无txiffe rwi« ib J)Sm. EjtotSig?95%inh»Mii1FDiWcrfrct1Lower BoundUper Bound1元干扰$ JSD”313ooa5 578« 922书Ttt£

38、; f ft250'313M0557&2sfei-itH+ttlasJOS-4E7.342无十世isa.3WM9-&4?4573ft+rt1 5®3"JS8-7732.352ft Hfc无i-tt"sr.3牯.(M31-2:352.773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程序语句:123456793DATASET ACTIVATE DataSet 19GLM bld b1c2 b2c2 b3d b3c2 BY aMrSFACTOR=b 3 POLYNOMIAL c 2 POLYNOMIALrJETHOC=

39、SSrfPEf3)PLOT=PROFILE(b-a)/EMMEANS=TA0LES(bX：OMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(a*b*c)COMPARE(c)ADJ(SI DAK) EMMEANSABLEStbajCOMPARElaJADJtSIDAK) /EMMEANS=TASLES(caaabOMPARE(b)ADJ(SIDAK)WPRIMT=DESCRIPT1VE HOMOGENEITY11/CRITERIA=ALPHA(.D5)12 /WSDESlGN=bc b*c13 kd DESIGN=a在a水平下b*c交互效应配对比结果rm|Q4 lJ|wW4 OaH

40、MfaPni hfrpwril *mh>> ffwoDa ri> 4IM斗Haiti!«UK?Ii 41£ 14.6OQ'MV寻护iI 1 姑11 1W- .JttF IM71|1 IJ3'411半3 OK2 1-1.15'411O-Hh1IA-IWST*4*t1t1曲阿出a.*wit wTIrtJ GAIJ1-4 m'rUMCM；寸aifl11 2tna'4MnM4JVUt1-i rai'财四、三因素重复测量实验设计数据处理过程：SPSS1. 打开SPSS软件，点击Data View，进入数据输入窗口，将原

41、始数据输入 表格区域；2. 在菜单栏中选择分析一般线性模型重复变量；3. 在定义被试内变量(With in-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。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；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

42、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: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Nalblcl14.2500.957434a1b1c29.75001.707834a1b2c18.50001.290994a1b2c27.50001.290994a1b3c17.0000.816504a1b3c25.75001.707834a2b1c15.2500.957434a2b1c26.50001.290994a2b2c110.25001.707834a2b2c25.50001.290994a2b3c16.

43、5000.577354a2b3c22.7500.957434,多变量检验效应值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的取大根22.26166.783a1.0003.000.004bPillai的跟踪.95018.841a2.00012.000.0501Wilks的Lambda.05018.841a2.0002.000.050Hotelling 的跟踪18.84118.841a2.0002.000.050Roy的取大根18.84118.841a2.0002.000.050cPillai的跟踪.90528.683a1.000 13.000.013|Wilks的Lambda.09528.683a1.0003.000.013Hotelling 的跟踪9.56128.683a1.0003.000.013Roy的取大根9.561a28.6831.0003.000.013a * bPillai的跟踪.98988.494a2.0002.000.011Wilks的Lambda.01188.494a2.0002.000.011Ho