教育评价信息的方差分析

教育评价信息的方差分析第一页，共二十一页，编辑于2023年，星期六目录7.1方差分析的基本原理7.2方差分析的基本过程7.3方差秩分析第二页，共二十一页，编辑于2023年，星期六7.1方差分析的基本原理7.1.1方差分析概述7.1.2方差分析的基本原理7.1.3方差分析的假设检验7.1.4因素的主效应和因素之间的交互作用7.1.5协方差分析第三页，共二十一页，编辑于2023年，星期六方差分析概述方差分析就是利用统计方法分析因素对指标的作用，从而判断因素是否对指标有影响，哪些是主要因素，哪些是次要因素。从检验的解度讲，方差分析实际上是两个正态总体x与y在总体方差与相等的假定下，关于总体均值与是否相等检验问题的推广。第四页，共二十一页，编辑于2023年，星期六方差分析的基本原理一旦比值达到一定的水平，就可以认为各总体平均数之间存在显著差异。方差是差异量的常用指标，因此，上式可以写成：第五页，共二十一页，编辑于2023年，星期六方差分析的假设检验对于k（k≥3）个总体，其检验假设为：

至少有两个不相等

：

==…：

第六页，共二十一页，编辑于2023年，星期六方差分析的假设检验随机事件的概率P<0.01，则在0.01的显著性水平上拒绝，接受，说明样本来自不同的正态总体，即各总体平均数之间存在非常显著差异；如果P<0.05，则在0.05的显著性水平上拒绝，接受，各总体平均数之间存在显著差异。第七页，共二十一页，编辑于2023年，星期六因素的主效应和因素之间的交互作用当一个因素的水平在另一个因素的不同水平上变化趋势不一致时，称两个因素之间存在交互作用。第八页，共二十一页，编辑于2023年，星期六协方差分析协方差分析（AnalysisCovariance）就是将难以直接控制的变量作为协变量，在排除协变量影响的条件下，更加准确地分析与评价因素对因变量的影响的方法。第九页，共二十一页，编辑于2023年，星期六7.2方差分析的基本过程7.2.1SPSS方差分析过程简介7.2.2完全随机设计的单因素方差分析7.2.3两因素方差分析7.2.4相互关联的多因变量方差分析7.2.5重复测量实验设计的方差分析第十页，共二十一页，编辑于2023年，星期六SPSS方差分析过程简介SPSSforWindows提供的方差分析过程有：One-WayANOVAGeneralLinearModel第十一页，共二十一页，编辑于2023年，星期六SPSS方差分析过程简介

One-WayANOVA单因素方差分析，通过Analyze→CompareMeans菜单项调用。该过程检验某个因素对一个或几个相互独立的因变量的影响是否具有统计意义，它要求因变量属于连续型随机变量且服从正态分布。第十二页，共二十一页，编辑于2023年，星期六SPSS方差分析过程简介在Analyze菜单中调用GeneralLinearModel过程，该过程可以调用四个命令：

UnivariateMultivariateRepeatedMeasuresVarianceComponent第十三页，共二十一页，编辑于2023年，星期六完全随机设计的单因素方差分析

如果从不同科目教师担任班主任的五个班级中，分别随机抽取8名学生，记录其学业成绩，比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，这就是一个单因素完全随机化设计。第十四页，共二十一页，编辑于2023年，星期六两因素方差分析无交互效应的两因素方差分析有交互效应的两因素方差分析第十五页，共二十一页，编辑于2023年，星期六相互关联的多因变量方差分析

Multivariate正是用于分析两个或两个以上相互关联的因变量同时受到因素的影响。第十六页，共二十一页，编辑于2023年，星期六重复测量实验设计的方差分析在教育与心理实验设计中，常见的有：被试者间设计：特点是每个被试者只接受一种实验处理。被试者内设计：特点是每个被试者都要接受所有的实验处理，然后比较相同被试者在不同处理下的行为变化。混合设计：在一个实验中既包括被试者间设计，又包括被试者内设计。第十七页，共二十一页，编辑于2023年，星期六7.3方差秩分析7.3.1独立样本的方差秩分析7.3.2相关样本的方差秩分析第十八页，共二十一页，编辑于2023年，星期六7.3方差秩分析方差秩分析是利用秩次的方法考察因素对指标有无显著影响，而且无需总体服从正态分布且总体方差相等等假定的一种非参数方法。第十九页，共二十一页，编辑于2023年，星期六独立样本的方差秩分析在SPSS中，Kruskal-WallisH检验是一种平均秩检验法。它首先将多个样本数据混合按升序排列，并求出每个观测值的秩，然后对各个样本的秩分别求平均值，再计算K-W统计量H。第二十页，共二十一页，编辑于2023年，星期六相关样本的方差秩分析在SPSS中，Friedman检验适用于连续型变量，它首先以各记录（