干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第三期

作者&投稿:抄易 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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这里是 行上行下 ,我是 喵君姐姐 ~

在前面两期中,我们介绍了如何利用SPSS软件进行高级统计分析,内容包括: 描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析 , 以及 中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析 等。

在本期中,我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行: 单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析 等。

一、方差分析【报告:F(组间,组内)、p、np2

、M、SE+画直方图】

1. 单因素方差分析【组间实验+单一因变量;进行差异检验】

1.1 差异检验

1)Spss操作

2)Spss结果

3) 报告【F(组间,组内)、p、np2 、M、SE】

表1表示的是各年级社会支持水平、自尊水平的平均值和标准差。对于不同年级学生的社会支持水平进行差异检验,由表2结果可见不同年级学生的社会支持水平没有显著差异,F(3,192)=0.943,p=0.421,np2=0.015。

不同年级学生的自尊水平存在显著差异,F(3,192)=3.432,p=0.018,=0.052。事后比较结果显示,fresh的自尊水平显著低于junior(p<0.05)、senior(p<0.05),其他年级间的自尊水平并无显著差异。

1.2 组间实验

1)Spss操作

2)Spss结果

3) 报告【F(组间,组内)、p、np2、M、SE+画直方图】

对得分进行2×2多因素方差分析,结果发现:自尊水平的主效应不显著,F(2,11)=3.055,p=0.072,=0.253;启动情绪类型主效应不显著,F(1,11)=1.309,p=0.268,np2=0.068;自尊水平与启动情绪类型的交互作用显著,F(2,11)=3.927,p=0.038,np2=0.304。

对自尊水平与启动情绪类型的交互作用进行事后检验发现:当自尊水平为低自尊时,启动积极情绪的被试得分显著低于启动中性情绪的被试,p<0.05。而中等自尊水平与高自尊组,启动积极情绪或中性情绪对于得分的作用无显著差异(如图1)。

2. 多因素方差分析

1) Spss操作

2)spss结果

3)报告【F(组间,组内)、p、np2、M、SE+画直方图】

采用2×2的实验组、对照组前后测设计。其中组别(实验组/对照组)是被试间变量,测试时间(前测/后测)为被试内变量。使用SPSS24.0对积极情绪得分进行重复测量方差分析。结果发现,积极情绪前后测之间存在显著的主效应,F(1,58)=95.51,p<0.001,=0.62;组别有显著主效应,F(1,58)=4.03,p=0.049,np2=0.07;积极情绪前后测与组别因素的交互作用显著,F(1,58)=29.59,p<0.001,np2=0.34。

具体来说(如图1、表1),对于启动生命意义感的被试,积极情绪后测分数(M= 76.63, SE= 15.87)显著高于前测得分(M=45.03,SE=17.93),F(1,58)=9.39,p=0.003,=0.14。对于未启动生命意义感的控制组被试,积极情绪后测分数(M= 57.37, SE=17.48)显著高于前测得分(M=48.37,SE=18.01),F(1,58)=115.72,p<0.001,np2=0.67。

本期的内容就到此结束啦!

由于篇幅原因,本期只介绍了如何利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析。在下一期中,我们继续为大家介绍EFA、CFA分析以及结构方程模型。

我们下期再见!

排版:华华

校对:喵君姐姐


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