spss中一般线性模型

一、可重复单因素随机区组试验设计8个小麦品种的产比试验，采用随机区组设计，3次重复，计产面积25平米，产量结果如下，进行方差分析和多重比较。

表1 小麦品比试验产量结果（公斤）4 3 10.15 3 16.86 3 11.87 3 14.18 3 14.41、打开程序把上述数据输入进去。

2、执行：分析-一般线性模型-单变量。

3、将产量放进因变量，品种和区组放进固定因子。

4、单击模型，选择设定单选框，将品种和区组放进模型中，只分析主效应。

5、在两两比较中进行多重比较，这里只用分析品种。

可以选择多种比较方法。

6、分析结果。

主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df 均方 F Sig. 校正模型61.641a 9 6.849 4.174 .009 截距3220.167 1 3220.167 1962.448 .000 区组27.561 2 13.780 8.398 .004 品种34.080 7 4.869 2.967 .040 误差22.972 14 1.641总计3304.780 24校正的总计84.613 23a. R 方 = .729（调整 R 方 = .554）这里只须看区组和品种两行，两者均达到显著水平，说明土壤肥力和品种均影响产量结果。

下面是多重比较，只有方差分析达到显著差异才进行多重比较。

二、两因素可重复随机区组试验设计下面是水稻品种和密度对产量的影响，采用随机区组试验设计，3次重复，品种3个水平，密度3个水平，共27个观测值。

小区计产面积20平米。

表2 水稻品种与密度产比试验1、输入数据，执行：分析-一般线性模型-单变量。

注意区组作为随机因子。

2、选择模型。

注意模型中有三者的主效和品种与密度的交互。

3、分析结果。

注意自由度的分解。

使用一个误差（0.486）计算F值。

主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df 均方 F Sig. 截距假设1496.333 1 1496.333 1035.923 .0014、语句。

SPSS如何实现多个指标的多重比较在统计学中，多重比较是一种常用的方法，用于比较多个指标之间的差异。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种方法来实现多个指标的多重比较。

下面将介绍两种常用的方法：___校正和Tukey HSD法。

___校正Bonferroni校正是一种常见的多重比较校正方法，它的基本原理是将显著性水平除以比较的指标数目。

SPSS提供了简便的方法来进行Bonferroni校正。

1.打开SPSS软件并加载你的数据集。

2.在菜单栏中选择【分析】>【一般线性模型】>【多重比较】。

3.在弹出窗口中，选择你要进行多重比较的自变量和因变量，然后点击【设置】按钮。

4.在设置窗口中，选择Bonferroni校正方法并输入显著性水平。

5.点击【确定】按钮来完成多重比较的分析。

___ HSD法___ HSD法是一种常用的多重比较方法，它基于___'s方法来调整比较的显著性水平。

SPSS也提供了简单的方法来进行TukeyHSD法的分析。

1.打开SPSS软件并加载你的数据集。

2.在菜单栏中选择【分析】>【一般线性模型】>【多重比较】。

3.在弹出窗口中，选择你要进行多重比较的自变量和因变量，然后点击【设置】按钮。

4.在设置窗口中，选择Tukey HSD法，并选择需要比较的指标。

5.点击【确定】按钮来完成多重比较的分析。

结论通过SPSS软件提供的Bonferroni校正和Tukey HSD法，我们可以方便地实现多个指标的多重比较分析。

在进行多重比较时，我们需要选择适当的校正方法，并设定显著性水平，以确保分析结果的可靠性。

方差分析1.分发统一的含铜0.100 mg/L的样品到6个实验室，各实验室5次测定值如表，试比较不解：以铜测定值为观测量，实验室为控制变量，通过单因素方差分析分别对实验室的影响进行分析。

操作：分析、一般线性模型、单变量用SPSS验证：1、打开SPSS输入数据，点击分析→一般线性模型→单变量，打开单变量对话框；2、选择“铜测定值”进入因变量框，选择“实验室”进入固定因子框；3、打开“两两比较”框，选择“实验室”进入两两比较实验框，在嘉定方差齐性中选择“LSD”、“S-N-K”、“Ducan”,点击继续；4、点击确定，运行结果，如下图。

1-1 主体间因子N实验室1 52 53 54 55 56 5(I-J) 下限上限LSD 12 .00000 .001203 1.000 -.00248.002483 -.00300*.001203 .020 -.00548 -.000524 .00100 .001203 .414 -.00148 .003485 .00000 .001203 1.000 -.00248 .002486 .00160 .001203 .196 -.00088 .0040821 .00000 .001203 1.000 -.00248 .002483 -.00300*.001203 .020 -.00548 -.000524 .00100 .001203 .414 -.00148 .003485 .00000 .001203 1.000 -.00248 .002486 .00160 .001203 .196 -.00088 .0040831 .00300*.001203 .020 .00052 .005482 .00300*.001203 .020 .00052 .005484 .00400*.001203 .003 .00152 .006485 .00300*.001203 .020 .00052 .005486 .00460*.001203 .001 .00212 .0070841 -.00100 .001203 .414 -.00348 .001482 -.00100 .001203 .414 -.00348 .001483 -.00400*.001203 .003 -.00648 -.001525 -.00100 .001203 .414 -.00348 .001486 .00060 .001203 .622 -.00188 .0030851 .00000 .001203 1.000 -.00248 .002482 .00000 .001203 1.000 -.00248 .002483 -.00300*.001203 .020 -.00548 -.000524 .00100 .001203 .414 -.00148 .003486 .00160 .001203 .196 -.00088 .0040861 -.00160 .001203 .196 -.00408 .000882 -.00160 .001203 .196 -.00408 .000883 -.00460*.001203 .001 -.00708 -.002124 -.00060 .001203 .622 -.00308 .001885 -.00160 .001203 .196 -.00408 .00088 基于观测到的均值。

Modeler 建立线性回归模型示例线性回归模型是一种常用的统计学模型。

IBM SPSS Modeler 是一个强大的数据挖掘分析工具，本文将介绍如何用它进行线性回归预测模型的建立和使用。

在本文中，将通过建立一个理赔欺诈检测模型的实例来展示如何利用IBM SPSS Modeler 建立线性回归预测模型以及如何解释及应用该模型。

回归分析（Regression Analysis）是一种统计学上对数据进行分析的方法，主要是希望探讨数据之间是否有一种特定关系。

线性回归分析是最常见的一种回归分析，它用线性函数来对因变量及自变量进行建模（自变量和因变量都必须是连续型变量），这种方式产生的模型称为线性模型。

线性回归模型由于其运算速度快、直观性强以及参数易于确定等特点，在实践中应用最为广泛，也是建立预测模型的重要手段之一。

IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。

在后面的文章中，将通过一个理赔欺诈检测的实际商业应用来介绍如何用IBM SPSS Modeler 建立、分析及应用线性回归分析模型。

用线性回归建立理赔欺诈检测模型在本例中，用于建立模型的数据存放在InsClaim.dat 中，该文件是一个CSV 格式的数据文件，存储了某医院以往医疗保险理赔的历史记录。

该文件共有293 条记录，每条记录有 4 个字段，分别是ASG（疾病严重程度）、AGE（年龄）、LOS（住院天数）和CLAIM（索赔数额）。

图1 显示了该数据的部分内容。

图 1. 历史理赔数据文件任务与计划基于已有的数据，我们的任务主要有如下内容：∙建立理赔金额预测模型，该模型将基于病人的疾病严重程度、住院天数及年龄预测其索赔金额。

∙假设模型匹配良好，分析那些与预测误差较大的病人资料。

∙通过模型来进行索赔欺诈预测。

根据经验及对数据进行的初步分析（这个数据初步分析可以通过IBM SPSS Modeler 的功能实现，此处不是重点，故不做深入介绍），可以猜测理赔金额与疾病严重程度、住院天数以及年龄存在线性相关关系，因此我们将首先选用线性回归模型进行建模，因此可以得到下面这样一个初步计划：∙应用线性回归分析来建立模型。

第八章一般线性模型――General Linear Model菜单详解请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。

那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。

比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。

因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。

实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。

好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看：∙Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。

∙Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！∙Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。

∙Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。

出于模型复杂性、篇幅、应用范围及乱七八糟一系列的理由，当然主要是我懒得一一解释，我决定本章采用举例讲解的方式，及讲解一些常见的分析实例，通过这种方法来熟悉那些最为常用的分析方法。

对统计分析的数据格式不太熟悉的朋友，请一定先去看看统计软件第一课：论统计软件中的数据录入格式，会大有帮助的。

§8.1两因素方差分析下面的这个例子来自《卫生统计学》第四版，书还没有出来，大家先尝尝鲜。

（运用SPSS软件对生物统计分析）班级学号姓名成绩SPSS方差分析在生物统计的应用摘要：方差分析是生物统计中常采用的一种方法。

如何使用统计分析软件进行方差分析来实现对研究结果的快速和科学的处理，获得正确的结论，是生物学研究中重要的一环。

本文通过实例介绍了如何使用SPSS数据分析工具进行方差分析的方法；实现了数据分析和处理的快捷、准确和直观；与Excel相比，SPSS的统计分析功能更为强大，既有利于提高数据处理效率，又降低了实验成本。

关键词：SPSS 方差分析单因变量多因素方差分析引言：生物学研究离不开统计分析，比较单一或多因素影响下各组别数据之间的差异是生物统计中常用的方法。

如何选择适当的分析软件使差异分析更加快速、便捷，对于研究者来说尤为重要。

常用的分析软件，如：SAS、BMDP、Excel和SPSS等都包含差异分析功能，一般来说所分析数据的种类、软件的功能和使用的便捷性决定了最适合软件的选择。

上述软件中SAS是功能最为强大的统计软件，是熟悉统计学并擅长编程的专业人士的首选。

而SPSS则是非统计学专业人士的首选，其分析结果清晰、直观、易于掌握。

SPSS统计分析软件是20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生共同研制开发的，它借助于数据管理窗口和主窗口的File、Data、Transform等菜单完成，本文通过几个实例介绍了SPSS的数据管理方法以及如何利用SPSS数据分析工具进行方差分析。

l SPSS方差分析的特点方差分析又称变异分析或F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

由于受到各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

通过方差分析可评估不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而客观地判断可控因素对研究结果影响力的大小旧。

从方差人手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。

SPSS适用于社会学、医学、经济学和统计学等多个学科的量化研究。

SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。

下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。

一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。

2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。

3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。

确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。

二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。

2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。

3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。

三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。

2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。

四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。

2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。

3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。

五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。

2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。

3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。

六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。

2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。

SPSS⽅差分析实验⽬的：1、学会使⽤SPSS的简单操作。

2、掌握⽅差分析。

实验内容：1.单因素⽅差分析；2.双因素⽅差分析。

实验步骤： 1.单因素⽅差分析，⽅差分析是基于变异分解的思想进⾏的，在单因数⽅差分析中，整个样本的变异可以看成由两个部分构成：总变异=随机变异+处理因数导致的变异，其中随机变异是永远存在的，确定处理因数导致的变异是否存在就是所要达到的研究⽬标，即只要能证明它不等于0，就等同于证明了处理因数的确存在影响。

这样可采⽤⼀定的⽅法来⽐较组内变异和组间变异的⼤⼩，如果后者远远⼤于前者，则说明处理因数的影响的确存在，如果两者相差⽆⼏，则说明该影响不存在。

SPSS操作：【分析】→【⼀般线性模型-单变量】，将因变量选⼊【因变量】，将⾃变量选⼊【固定因⼦】。

如果需要均值图⽰，【绘图】，将因⼦选⼊【⽔平轴】，【图】→【添加】。

如果需要多重⽐较时，【事后多重⽐较】，将因⼦选⼊【两两⽐较检验】，【假定⽅差齐性】→【LSD】。

如果需要相关统计量时，【选项】→【显⽰】→【描述统计量】。

如果需要⽅差齐性检验时，【选项】→【输出】→【齐性检验】。

如果需要对模型的参数进⾏估计时，【选项】→【输出】→【参数估计值】。

如果需要预测值时，【保存】→【预测值】→【未标准化】。

1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /CRITERIA=ALPHA(0.05)5 /DESIGN=超市位置.⽅差单变量分析11 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PLOT=PROFILE(超市位置) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析2轮廓图1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /POSTHOC=超市位置(LSD)5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析31 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT DESCRIPTIVE5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析41 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT HOMOGENEITY5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析51 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT PARAMETER5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析61 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /SAVE=PRED5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析7 2.双因数⽅差分析：分析两个因数对实验结果的影响。

SPSS多因素⽅差分析（⼀般线性模型）：重复测量⼀、GLM重复测量（分析-⼀般线性模型-重复度量）1、概念：“GLM 重复测量”过程在对每个主体或个案多次执⾏相同的测量时提供⽅差分析。

如果指定了主体间因⼦，这些因⼦会将总体划分成组。

通过使⽤此⼀般线性模型过程您可以检验关于主体间因⼦和主体内因⼦的效应的原假设。

可以调查因⼦之间的交互以及单个因⼦的效应。

另外，还可以包含常数协变量的效应以及协变量与主体间因⼦的交互。

在双重多变量重复测量设计中，因变量表⽰主体内因⼦不同⽔平的多个变量的测量。

例如，您可能在三个不同的时间对每个主体同时测量了脉搏和呼吸。

“GLM 重复测量”过程提供了对重复测量数据的单变量和多变量分析。

平衡与⾮平衡模型均可进⾏检验。

如果模型中的每个单元包含相同的个案数，则设计是平衡的。

在多变量模型中，模型中的效应引起的平⽅和以及误差平⽅和以矩阵形式表⽰，⽽不是以单变量分析中的标量形式表⽰。

这些矩阵称为SSCP（平⽅和与叉积）矩阵。

除了检验假设，“GLM 重复测量”过程还⽣成参数估计。

常⽤的先验对⽐可⽤于对主体间因⼦执⾏假设检验。

另外，在整体的F 检验已显⽰显著性之后，可以使⽤两两⽐较检验评估指定均值之间的差值。

估计边际均值为模型中的单元提供了预测均值估计值，且这些均值的轮廓图（交互图）允许您轻松对其中⼀些关系进⾏可视化。

残差、预测值、Cook 距离以及杠杆值可以另存为数据⽂件中检查假设的新变量。

另外还提供残差SSCP 矩阵（残差的平⽅和与叉积的⽅形矩阵）、残差协⽅差矩阵（残差SSCP 矩阵除以残差的⾃由度）和残差相关矩阵（残差协⽅差矩阵的标准化形式）。

WLS 权重允许您指定⼀个变量，⽤来针对加权最⼩平⽅(WLS) 分析为观察值赋予不同权重，这样也许可以补偿测量的不同精确度。

2、⽰例。

根据学⽣的焦虑程度检验的得分将⼗⼆个学⽣分配到⾼或低焦虑程度组。

焦虑等级被认为是主体间因⼦，因为它会将主体划分成组。

一、打开软件，把自己所做的正交表和实验结果复制进去，直接黏贴。

（1）黏贴数值后。

（2）黏贴数值后，点击左下角的变量试图。

修改
上面的名称
二、点击“分析”，选择“一般线性模型”里面的“单变量”。

出现一些窗口。

按下图操作，将结果选到“因变量”，A、B、C选到“固定因子”。

误差列选择到“随机因子”。

（如果因素为四个的，选择极差分析R值最小的一列作为误差列。

）
三、点击“模型”按钮。

选择设定，类型选择主效应。

将几个因素转过去，切记“误差列”不能点过去，点击继续回到界面。

四、选择“两两比较”。

按下图操作。

A,B,C选过去，选择LSD。

点继续。

五、选择“选项”，出现如下界面，
五，点确定，出现以下界面，选择确定，结果开始分析。

六、需要的数据如下
（1）方差分析。

F大于19的，显著，发现B,C显著。

（2）B，C显著，说明它们可以多重比较，再找B，C的多重比较表格。

注意是LSD。

出现*的，代表两者差异显著。

后面文章中的表格，参照往届生的数据分析，对表格进行设置。

最后祝大家结果显著。

不能显著的，就进行极差分析，就可以了。

就不需要再进行方差分析跟多重比较。

SPSS多元方差分析分析3种药品对2种疾病的疗效是否与性别有关，观测数据如下表。

试进行多元多因素方差分析，分析药品与性别对疗效的影响是否显著。

1. SPSS22.0的分析过程选择【分析】→【一般线性模型】→【多变量】将因子“疗效1”和“疗效2”放入因变量框，将药品和性别放入固定因子框。

并设置各类选项。

模型为默认选项，即“全因子”。

对比选项中对比方法更改为“差值”。

绘制设定中，将药品拖入水平轴，将性别拖入单图，点击添加按钮，绘制“药品*性别”轮廓图。

两两比较选项中，选择药品进行两两比较。

性别只有两个水平，无需再进行多重比较。

选项中选OVERALL，即全部因子，并选择方差齐性检验。

可以根据自己的需求选择输出描述性统计等指标。

2. 结果分析（1）误差方差等同性的Levene检验表疗效1和疗效2在各组总体方差相等。

（2）多元方差分析表多元反差分析药品与性别两个主效应他们的四种检验统计量结果都相同（sig都小于0.05），显著性p值分别0.000和0.013，说明药品与性别两个因素对疗效1和疗效2两个指标影响显著，单其交互作用的影响不显著，p值均大于0.05，说明药品与性别对两个指标的影响不存在协同作用。

（3）主体间效应的检验疗效1在药品与性别两个因素都有差别（p值分别为0.000和0.004），而疗效2只在药品上有差别（p值为0.000），在性别间没有显著性（p值0.056）。

药品与性别交互作用在疗效1和疗效2上都没有显著性。

（4）多重比较结果疗效1和疗效2在药物为1、2间没有显著性差异，而在1与3、2与3之间有显著性差异。

（5）两因素交互影响折线图估值边际均值图中的两条折线基本平行，说明疗效和药品的两因素交互作用均不显著。

三因素实验设计对三因素重复测量实验设计进行数据处理一、三因素完全随机实验设计数据处理过程：1、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；2、在菜单栏中选择分析→一般线性模型→单变量；3、因变量Dependent Variable方框中放入记忆成绩（JY），固定变量（Fixed Factor(s)）方框中，放入自变量记忆策略、有无干扰和材料类型；4、点击选项（Options）按钮，选择Descriptive statistics，对数据进行描述性统计；选择Homogeneity tests，进行方差齐性检验；s i o n 2总计 4.2000 1.54238 20 总计实物图片7.3000 3.79889 20 图形图片 5.6500 2.39022 20总计 6.4750 3.2422540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 F Sig.校正模型349.175a7 49.882 26.254 .000 截距1677.025 1 1677.025 882.645 .000A 65.025 1 65.025 34.224 .000B 207.025 1 207.025 108.961 .000C 27.225 1 27.225 14.329 .001 A * B 9.025 1 9.025 4.750 .037A * C 15.625 1 15.625 8.224 .007B *C 4.225 1 4.225 2.224 .146 A * B * C 21.025 1 21.025 11.066 .002 误差60.800 32 1.900总计2087.000 40校正的总计409.975 39主体间效应的检验因变量:记忆成绩源III 型平方和df 均方 F Sig.校正模型349.175a7 49.882 26.254 .000 截距1677.025 1 1677.025 882.645 .000A 65.025 1 65.025 34.224 .000B 207.025 1 207.025 108.961 .000C 27.225 1 27.225 14.329 .001 A * B 9.025 1 9.025 4.750 .037A * C 15.625 1 15.625 8.224 .007B *C 4.225 1 4.225 2.224 .146 A * B * C 21.025 1 21.025 11.066 .002 误差60.800 32 1.900总计2087.000 40校正的总计409.975 39a. 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，在命令语句中加入EMMEANS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。