SPSS操作实例-重复测量

学会使用SPSS进行相关分析和重复测量ANOVA相关分析和重复测量ANOVA是统计学中常用的分析方法之一。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行相关分析和重复测量ANOVA的步骤和注意事项。

第一章：相关分析相关分析是用来研究两个或多个变量之间的关系的统计方法。

在相关分析中，我们可以计算变量之间的相关系数，来了解它们之间的相关性强度和方向。

1.1 数据准备在进行相关分析之前，首先需要确保数据的准备工作已经完成。

通过SPSS软件，我们可以导入数据集，并对数据进行预处理，包括数据的清洗和转换。

1.2 相关分析的基本步骤进行相关分析的基本步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据集；2）选择“分析”菜单中的“相关”选项；3）将要分析的变量移入“变量”框中；4）选择要计算的相关系数类型；5）点击“确定”按钮，进行数据处理和分析。

1.3 相关分析的结果解读在相关分析的结果中，我们关注的主要是相关系数的值和显著性水平。

相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。

显著性水平则表明了相关系数的显著程度，一般取0.05作为显著性水平的界限。

第二章：重复测量ANOVA重复测量ANOVA是一种用于比较两个或更多相关样本组之间差异的统计方法。

在重复测量ANOVA中，我们可以通过比较不同因素或处理之间的差异来判断它们是否对研究对象产生了显著影响。

2.1 数据准备在进行重复测量ANOVA之前，同样需要进行数据的准备工作。

将数据导入SPSS软件，并进行必要的数据清洗和转换操作。

2.2 重复测量ANOVA的基本步骤进行重复测量ANOVA的基本步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据集；2）选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项；3）将要分析的变量移入“因子”框中；4）选择要比较的处理或因素；5）点击“确定”按钮，进行数据处理和分析。

2.3 重复测量ANOVA的结果解读在重复测量ANOVA的结果中，我们关注的主要是F值和显著性水平。

双因素重复测量方差分析spss
一、双因素重复测量方差分析（two-way repeated measures ANOVA）
双因素重复测量方差分析（Two-Way repeated measures ANOVA）可以用来检测一个
变量的变化在两个或多个独立变量的作用下是否发生变化。

在双因素重复测量方差分析中，变量1是因素1，因素1有若干水平，变量2是因素2，因素2也有若干水平。

双因素重
复测量方差分析可以检验两个因素是否共同影响变量1的变化，或者检测某个因素是否单
独地影响变量1的变化。

1、打开spss统计软件，点击文件、数据，从窗口中打开需要分析数据文件；
2、点击“分析”菜单，然后从子菜单中点击“多维分析”，再单击“双因素重复测
量方差分析”；
3、在弹出的窗口中，在“变量”框中选择需要分析的变量；
4、在“因素”框中，选择双因素，比如实验组和对照组；
5、点击“定义”按钮，设定因素的水平，比如实验组的水平为A，对照组的水平为B；
6、在“多重比较”框中，勾选“重复测量”框，并且可以设定多重比较的参数；
7、选择“显著性水平”框，设定检验的显著性，通常设定为0.05；
8、单击“OK”按钮，查看分析结果，该分析结果将显示两个因素及其交互作用对变
量1的影响情况。

华东师范大学
言语听觉（语言）研究生课程班实验报告
姓名:学号：实验时间：
班级:成绩：指导老师：_________
[实验名称] 单因素重复测量实验设计的SPSS操作
[实验目的]
1.复习巩固单因素重复测量实验设计的应用。

2.掌握单因素重复测量实验设计的SPSS操作。

3.正确分析单因素重复测量实验设计的结果。

[实验内容]
儿童名词理解能力测验分三组进行。

分别是指人名词、指物名词和抽象名词。

17名被试的成绩见下表。

要得出不同测验的成绩平均值差异是否显著应采用何种实验设计？
具体要求：
（1）将数据处理为相应的数据结构，输入到SPSS中，并定义好变量。

数据文件以.sav格式保存，命名为“单因素重复测量实验数据”
（2）对数据进行方差分析，
a)得出其描述性统计（均值、标准差、被试数），
b)说明方差是否齐性；
c)得出方差分析的结果；
d)如果差异显著，得出多重比较结果；
e)生成均值图。

f) f.结合方差分析结果比较平均值，将三种测验的平均成绩从高到低进行
排序。

所有操作步骤填在[实验步骤]里；将结果图表复制到[实验结果]里，然后说明。

案例分析两因素重复测量方差分析及SPSS操作一．案例：（案例来源：中华护理杂志2016年4期）评价子午流注择时五音疗法在慢性心力衰竭（CHF）焦虑患者中的应用效果。

方法：将70例CHF焦虑患者随机分为实验组和对照组，各35例，实验组实施子午流注择时五行音乐疗法，对照组实施五行音乐疗法。

两组在干预前、干预后4周、8周和12周采用匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）评价睡眠质量。

补充：PSQI量表包括主观睡眠质量、入睡时间、睡眠效率、睡眠时间、睡眠障碍、催眠药物、日间功能七个维度，得分越高，睡眠质量越差。

二．解析：该问题涉及两组研究对象，并且对每组对象进行了多次测量。

对于两组干预前的基线（T0）比较可以采用独立样本的t检验，整体组间、组内比较采用重复测量方差分析，因为共有四次测量时间，所以在进行重复测量方差时，干预前后组内需要进一步做两两比较，采用多重比较的方法进行分析。

三．SPSS操作1.操作步骤1.1先对干预前的基线进行差异性检验：将T0放入检验变量，分组放入分组变量，点击定义组，设置指定的组值。

1.2基线差异检验结果：由结果得：F=1.094，P=0.299>0.05，不能拒绝原假设，认为两组数据的方差是相等的。

所以t检验应该看第一行，t=0.306，P=0.760>0.05，因此不能拒绝原假设，认为两组数据的基线得分是不存在差异的。

1.3重复测量方差将主体内因子名改为时间，级别数框中填4；点击添加，然后点击定义。

将T0、T4、T8、T12放入主体内变量，分组放入主体间因子。

如下图所示：点击选项，出现如下对话框，显示栏中选择描述统计和齐性检验。

回到重复测量窗口，点击粘贴，出现如下语法编辑器，在“/METHOD=SSTYPE（3）”的下一行中插入简单效应语句：/EMMEANS=TABLES(时间*分组)COMPARE(时间)ADJ(SIDAK) /EMMEANS=TABLES(时间*分组)COMPARE(分组)ADJ(SIDAK) 点击红线所指处的箭头，确定。

重复测量资料的广义估计方程分析及SPSS实现一、本文概述在统计学中，重复测量资料是一种常见的数据类型，通常涉及到同一观察对象在不同时间点或不同条件下的多次测量。

这类数据在医学、社会科学、心理学等领域的研究中尤为常见，例如追踪病人的病情发展、评估教育干预的效果、研究消费者的购买行为等。

为了有效分析这类数据，研究者需要采用适当的统计方法，以控制潜在的干扰因素，揭示数据间的内在关联。

广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）是一种适用于分析重复测量资料的统计方法。

它通过指定一个工作相关矩阵，来纠正观察对象间的相关性，并允许研究者根据数据的特性选择适当的相关结构。

GEE的优点在于其稳健性和灵活性，即使在数据分布不符合正态分布或观测次数不等的情况下，也能提供可靠的参数估计。

本文旨在介绍广义估计方程的基本原理及其在SPSS软件中的实现方法。

我们将首先概述广义估计方程的基本概念和数学模型，然后详细阐述如何在SPSS中运用GEE分析重复测量资料。

通过实例演示，读者将能够掌握从数据准备到结果解读的完整流程，从而提高对重复测量资料的分析能力。

本文还将讨论GEE分析中的一些常见问题及注意事项，以帮助研究者在实践中避免常见错误，确保分析结果的准确性和可靠性。

二、广义估计方程（GEE）的基本原理广义估计方程（GEE）是一种用于分析重复测量数据的方法，它扩展了传统的线性回归模型，允许处理复杂的数据结构，包括时间序列、聚类数据、纵向数据等。

GEE的核心在于其灵活性，它不需要指定数据的具体分布形式，只需要指定工作相关性结构，因此在实际应用中具有广泛的适用性。

构建工作相关性结构：在GEE中，研究者需要指定一个工作相关性矩阵，用于描述观测值之间的相关性。

这个矩阵可以根据数据的实际情况进行选择和构建，例如，如果数据是时间序列，可以选择一阶自回归（AR(1)）模型；如果数据是聚类数据，可以选择交换相关（Exchangeable）模型等。

方差分析(2)重复测量设计A 方法：重复测量的方差分析A 目的：推断处理、时间、处理X 时间对 试验对象的试验指标的作用对象，共ng 个，g^1A 时间因素分m 个水平（m 个时点），每个对象有m 个时点上的测量值，共gnm 个，mM2A 特例：g=1,单组重复测量资料m=2,前后重复测量资料A 处理因素分gn 个试验实验操作方法A重复测量数据的两因素多水平设计，两因素包括一个干预因素（A因素）和测量时间因素（B 因素）；厂多水平指干预（A因素）有g（A2）个水平，测量时间（B因素）有m （＞2）个水平（测量时间点）。

A随机化分组采用完全随机设计的分组方式，将歹个观察对象随机分配到g个处理组中o＞数据收集在加个时间点上进行, 每一个观察对象在完全相同的时间点上重复进行□次测量。

表12-2数据的统计学分析问题A计算前后测量数据的差值，上述数据即可转化为完全随机设计（两组）的资料形式。

A—般情况下，针对前后测量数据差值的成组亡检验方法是可取的，但应注意其应用条件，即方差齐性的问题。

例题:P271•将手术要求基本相同的15名患者随即分3 组，分别采用A、B、C三种麻醉诱导方法。

在T°、T I、T2、T3、T4五个时像测量患者收缩压数据如下：S 12-16不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg）对象间巧1 •建立假设1 > HO：j i・HI：[• •a=0.05 •卜选择统计方法：= 订•正态性处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互i 1独立的随机样本，其总体均数服从正态分布1 3・方差齐性相互比较的各处理水平的总体方差相等，即i I具有方差齐同；I1 3.各时间点组成的协方差阵具有球形性特征。

：I Ii I ! *计算统计量（由计算机完成）! ：•结论：按照a=0.05/0.01的检验水准，拒绝/尚不能拒绝' 〕H0,……差异有/无统计学意义（统计学结论），| i I重复测量设计资料的统计分析方法A更于重复测量数据（临床上常称纵向监测数据）, 去质上每个受试对象的观察结果是多次重复测量簧果的连线，统计分析的目的是比较这些连线变化趋势的特征。

SPSS学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于各个领域的研究。

在SPSS中，重复测量的多因素方差分析被视为一项重要的统计方法，用于研究相同参与者在不同条件下的测试结果。

本篇学习笔记以重复测量的多因素方差分析为主题，将介绍如何使用SPSS进行该项分析，并给出详细的分析报告。

1. 研究目的和问题描述2. 数据采集和处理3. 研究设计和假设4. 数据分析5. 结果解释与讨论1. 研究目的和问题描述本次研究的目的是考察不同刺激条件对参与者注意力的影响。

具体而言，我们想了解参与者在三种刺激条件下的注意力水平是否存在显著差异。

2. 数据采集和处理我们招募了40位参与者，并随机将其分为三组。

每组参与者分别接受三次测试，每次测试采用不同的刺激条件。

我们记录了每位参与者的测试结果，并进行数据整理和清洗。

3. 研究设计和假设本研究采用的是重复测量的多因素方差分析设计。

考察因素为刺激条件，对应的水平为A、B和C。

我们的研究假设如下：- H0（零假设）：不同刺激条件下的注意力水平无显著差异。

- H1（备择假设）：不同刺激条件下的注意力水平存在显著差异。

4. 数据分析为了进行重复测量的多因素方差分析，我们打开SPSS软件，并导入数据集。

接下来，我们按照以下步骤进行分析：步骤一：打开SPSS软件，点击“打开”按钮，导入数据集。

步骤二：选择“分析”菜单，然后选择“一般线性模型”和“重复测量”。

步骤三：将待分析的因子变量（刺激条件）拖动到“因子”框中，并设置不同刺激条件的水平。

步骤四：选择适当的因变量（注意力水平），并将其拖动到“依赖变量”框中。

步骤五：点击“选项”按钮，可以对分析进行更多设置，比如是否计算偏斜度和峰度等。

步骤六：点击“确定”按钮，SPSS将自动进行重复测量的多因素方差分析，并生成分析结果。

应用SPSS16.0进行重复测量数据分析原始数据：Spss变量设置：导入数据：1．通过球形检验(Mauchly’s Test of Sphericity) 的结果判断重复测量数据之间是否存在相关性：Analyze→General Lineal Model→Repeated MeasuresWithin- subject factor name 框: 改为t “定义重复测量的变量名为t”Number of levels 框: 键入4: add “重复测量的次数为4 次”DefineWithin- subject variables 框: t1-t4 “t1-t4 代表4次测量结果”Between subject factor 框: groupModel:选中Custom “自定义模型”Within- subject Model 框: t “分析4次重复测量间有无趋 势”Between subject Model 框: group “只分析主效应” ContinueOK输出结果：Mauchly's Test of Sphericity bMeasure:MEASURE_1Epsilon a WithinSubjects Effect Mauchly's WApprox.Chi-Square df Sig.Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-boundt .386 14.977 5.011.611.761 .333如果该检验P> 0. 05, 说明重复测量数据之间实际上不存在相关性, 数据符合Huynh-Feldt条件, 可按单因素方差分析方法来处理; 如果P < 0. 05, 说明重复测量数据之间存在相关性, 不可按单因素方差分析方法处理。

实际应用中的重复测量设计资料以后者多见, 应使用重复测量的方差分析模型。

球形检验的结果P< 0. 05, 说明4次重复测量的数据间存在高度的相关性, 宜用多元方差分析进行检验.Tests of Within-Subjects EffectsMeasure:MEASURE_1SourceType III Sum ofSquares df Mean Square F Sig. Sphericity Assumed 15607.63635202.54565.910 .000 Greenhouse-Geisser 15607.636 1.8328517.62265.910 .000 Huynh-Feldt 15607.636 2.2846832.46865.910 .000tLower-bound 15607.636 1.00015607.63665.910 .000Sphericity Assumed 3408.3116568.0527.197 .000 t * zbGreenhouse-Geisser 3408.311 3.665930.0167.197 .000Huynh-Feldt 3408.311 4.569746.0197.197 .000 Lower-bound 3408.311 2.0001704.1557.197 .005 Sphericity Assumed 4025.6185178.934Greenhouse-Geisser 4025.61831.151129.230Huynh-Feldt 4025.61838.834103.663Error(t)Lower-bound 4025.61817.000236.801此处t 和t* group 的P 值均< 0. 01, 时间因素以及时间因素和分组的交互作用有统计学意义, 说明测量指标有随时间变化的趋势并且时间因素的作用随着分组的不同而不同。

重复测量的方差分析重复测量方差分析的基本概述：被试对象在接受不同处理后，对同一因变量（测试指标）在不同时点上进行多次测量所得的资料，称为重复测量资料。

这里的重复并不是单一的反复，而是在多个时点上的测量。

这种资料的特点是其定量观测指标的数值会随着时间的变化而发生动态变化，并且各时点上的数值是不满足相互独立的假设的。

因此不能用方差分析的方法直接进行处理。

如果在期初、期中、期末分别测量学生的电脑能力，则这是单变量重复测量问题。

如果分别在三个时期测量学生的电脑和数学成绩，则是多变量重复测量的问题。

重复测量资料的方差分析需满足的前提条件：1、一般方差分析的正态性和方差齐性检验。

2、协方差矩阵的球形对称性或者复合对称性；需要进行球形检验，检验对称性。

原假设：协方差满足球形对称。

当拒绝球形假设时，结果中还有其他表可以检验，见例题中的分析。

被试对象处理测量时间1 2 3 4…………m1 1 ………………………………………….2 1 ………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………….N1 1 …………………………………………..N1+1 2 …………………………………………. …………………………………………………………………………………………………………N2 2 …………………………………………………….例：为研究新减肥药和现有减肥药的效果是否不同，以及肥胖者在服药后不同时间体重的变化情况，将40名体重指标BMIF27的肥胖者随机分为两组，一组用新药，另一组用现有减肥药；坚持服药6个月，期间禁止使用任何影响体重的药物，而且被试对象行为、饮食、运动与服药前平衡期保持一致；分别测得0周、8周、16周、24周的体重资料；试对其进行方差分析。

Spss数据格式片段如下：1、正态性和方差齐性检验对4个不同时点上的体重变量进行检验使用科莫格洛夫—斯米诺夫检验只要16周第二种处理不显著，其他都显著不为0.可认为正态性假设基本成立。